| 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.
|
|---|