Provjera istinitosti činjenica iz teksta korištenjem metoda strojnog učenja

diplomski rad

• Naslov (engleski): Fact-Checking from Text using Machine Learning Methods
• Autor: Roman Kerčmar
• Mentor: Jan Šnajder (mentor)
• Član povjerenstva: Jan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Alan Jović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Provjerom istinitosti činjenica iz teksta želi se validirati točnost određene tekstne tvrdnje na temelju čistog teksta i neke baze znanja, u slučaju ovog rada, Wikipedije. Korištene su metode strojnog i dubokog učenja. Korišten je okvir zadatka s radionice FEVER. Isprobani su referentni model s radionice FEVER i alternativne komponente za odabir dokumenata i rečenica. Kao najbolji model po FEVER-metrici na jednostavnijim primjerima pokazao se referentni s izmijenjenom komponentom za odabir dokumenata (0.31) dok se na složenijim primjerima kao najbolji pokazao referentni model (0.27).

Sažetak (engleski)

Fact Checking from natural language aims to validate the correctness of the claim using raw text of that claim and a given knowledge base, in our case Wikipedia articles. We used machine learning and deep learning. We also used FEVER Workshop task as a problem framework. We tried FEVER baseline model and modified it with alternative document and sentence selection components. On simpler examples document selection modified model gave the best results by FEVER metric (0.31) and on more complex examples no model outperformed the baseline (0.27).

• Ključne riječi: Obrada prirodnog jezika; strojno učenje; duboko učenje; provjera činjenica; dvosmjerna povratna neuronska mreža; ćelija s dugoročnom memorijom; engleski jezik
• Ključne riječi (engleski): Natural language processing; machine learning; deep learning; fact checking; convolutional neural network; bidirectional neural network; long short-term memory unit; English language
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:593295
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 10:09:24