Propagandos atpažinimas lietuviškame tekste naudojant transformeriais pagrįstus, iš anksto apmokytus daugiakalbius modelius
Didėjant informacijos kiekiui ir jos svarbai visuomenėje atsiranda vis didesnis poreikis automatinių įrankių, gebančių atpažinti propagandą. Dėl geopolitinės situacijos Lietuvos valstybė gali būti ypatingai pažeidžiama propagandinių mechanizmų, o automatinis jos atpažinimas lietuviškuose tekstuose yra nepakankamai ištyrinėta sritis. Šio darbo tikslas – išbandyti 3 pagrindinius transformeriais pagrįstus, iš anksto apmokytus daugiakalbius modelius propagandos atpažinimui. Sprendžiamas binarinis klasifikavimo uždavinys, priskiriant tekstui propagandinio arba nepropagandinio teksto klasę. LitLat, XLM-R ir mBERT modeliai adaptuoti apmokant ekspertų suanotuotu duomenų rinkiniu. Nors geriausią, 88,5 % F1 statistikos įvertį pavyko pasiekti adaptavus LitLat iš anksto apmokytą modelį, kiti šiame darbe adaptuoti modeliai pasiekia panašius rezultatus.