ALL libraries (COBIB.SI union bibliographic/catalogue database)
13.
Zaznavanje samomorilnih misli v spletnih objavah z uporabo velikih jezikovnih modelov = Suicidal ideation detection in online posts using large language models : magistrsko delo
Kerkez, Pavle
Naraščajoč pomen spletnega komuniciranja v sodobni družbi je poudaril potrebo po
razumevanju in prepoznavanju samomorilnih misli v teh spletnih prostorih. Spletne skupnosti,
še posebej tiste, ...osredotočene na duševno zdravje, pogosto vključujejo komunikacije, ki so
tesno prepletene z izrazi samomorilnih misli. Medtem ko je zaznavanje teh izrazov pomembno
za raziskave, je tudi ključnega pomena za proaktivno moderiranje in preventivne strategije na
teh platformah. Tradicionalne metode strojnega učenja so pokazale obetajoče rezultate pri
prepoznavanju samomorilnih nagnjenj v besedilnih podatkih. Vendar pa pojav velikih
jezikovnih modelov (LLM), kot je GPT-4, zasnovanih na sofisticiranih arhitekturah globokega
učenja, ponuja potencial za globlje in bolj niansirano zaznavanje subtilnih namigov, povezanih
s samomorilnimi mislimi, ki so pogosto prepleteni z drugimi temami in jih je težko ločiti.
Osrednja tema te raziskave je preučiti sposobnost LLM pri zaznavanju samomorilne vsebine v
spletnih vsebinah. Cilji vključujejo 1) vdelavo besedil in njihovo združevanje na podlagi
podobnosti vsebine ter 2) fino nastavitev modelov za razlikovanje in kategorizacijo
dokumentov glede na prisotnost pristnih samomorilnih misli nasproti splošnim razpravam o
duševnem zdravju. Rezultati potrjujejo učinkovitost LLM v obeh nalogah, saj uspešno
združujejo objave na podlagi njihove podobnosti vsebine, da ustvarijo oznake razredov, poleg
tega pa imajo visoko natančnost in obnovitev pri razlikovanju samomorilnih misli od splošnih
pripovedi o duševnem zdravju.
Type of material - master's thesis
; adult, serious
Publication and manufacture - Ljubljana : [P. Kerkez], 2023
No library within the COBISS.SI system holds a copy of this material (e-resource or electronic version in addition to printed version).
Shelf entry
Adding material to shelf was successful.
Adding material to shelf failed.
It was not necessary to add the material to the shelf.
Bibliographic material was successfully added on shelf.
Adding bibliographical material on shelf was not successful.
Material is already on the shelf.
Permalink
URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year
Impact factor
Edition
Category
Classification
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
Select the library membership card:
DRS,
in which the journal is indexed
Database name
Field
Year
Links to authors' personal bibliographies
Links to information on researchers in the SICRIS system
The material from the parent unit is free. If the material is delivered to the pickup location from another unit, the library may charge you for this service.
