| Meno: | Palina |
|---|---|
| Priezvisko: | Pashkouskaya |
| Názov: | Adaptívny model umelej inteligencie na hodnotenie hodnovernosti v rámci posudzovania rizík životného štýlu |
| Vedúci: | PhDr. Ing. Tomáš Gál, PhD. |
| Rok: | 2026 |
| Kľúčové slová: | umelá inteligencia, hodnotenie hodnovernosti, adaptívny model, riziká životného štýlu, spoľahlivosť informácií, konverzačná AI, Schema.org, overovanie poznatkov |
| Abstrakt: | Rastúca dostupnosť online odporúčaní v oblasti životného štýlu a zdravia zvyšuje obavy o spoľahlivosť informácií a narastajúci vplyv dezinformácií. Táto bakalárska práca navrhuje hybridný model založený na umelej inteligencii na hodnotenie dôveryhodnosti informácií v kontexte spracovania dát súvisiacich so životným štýlom. Model integruje spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), analýzu sémantických metadát a interpretovateľné modelovacie prístupy na automatické vyhodnocovanie dôveryhodnosti zdravotného a lifestyle obsahu. Navrhovaný systém odhaduje dôveryhodnosť spracovaním textového vstupu, analýzou súvisiacich metadát a aplikáciou pravdepodobnostného skórovania na klasifikáciu obsahu do kategórií dôveryhodný a nedôveryhodný. Model generuje spojité skóre dôveryhodnosti, ktoré umožňuje flexibilnú interpretáciu výsledkov a podporuje rozhodovanie na základe prahovej hodnoty. Mechanizmus spätnej väzby je uvažovaný ako možný smer rozšírenia pre zlepšenie modelu prostredníctvom interakcie s používateľom. Systém je implementovaný ako modulárny pipeline pozostávajúci z modulu spracovania textu, modulu analýzy metadát, komponentu agregácie skóre dôveryhodnosti a vysvetľovacieho rozhrania, ktoré poskytuje transparentné zdôvodnenie výsledkov. Experimentálne vyhodnotenie ukazuje, že systém dosahuje vysokú úspešnosť pri rozlišovaní medzi dôveryhodným a nedôveryhodným obsahom a zároveň poskytuje interpretovateľné vysvetlenia kľúčových indikátorov dôveryhodnosti. Výsledky naznačujú, že navrhovaný hybridný prístup môže zvýšiť spoľahlivosť spracovania informácií v oblasti životného štýlu a prispieť k znižovaniu vplyvu dezinformácií v digitálnom prostredí. Budúca práca sa môže zamerať na rozšírenie datasetov o reprezentatívnejšie dáta, zlepšenie generalizačných schopností modelu a rozvoj smerom k adaptívnejším a dátovo riadeným prístupom hodnotenia dôveryhodnosti. |
Súbory bakalárskej práce:
| Praca.pdf |
Súbory prezentácie na obhajobe: