| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorzinātne un organizāciju tehnoloģijas |
| Nosaukums |
Lielo valodu modeļu izstrāde un novērtēšana korporatīvās pārvaldības dokumentu klasifikācijai. |
| Nosaukums angļu valodā |
Development and Evaluation of Fine-tuned Large Language Models for Corporate Governance Document Classification. |
| Struktūrvienība |
02C60 Rīgas Biznesa skola |
| Darba vadītājs |
Anatolijs Zencovs |
| Recenzents |
William Christian Schaub |
| Anotācija |
Korporatīvās pārvaldības dokumentu kvalitatīva satura analīze ir būtiska, bet sarežģīta subjektivitātes un lielo resursu prasību dēļ. Šajā darbā izstrādāti lieli valodas modeļi (LLM), izmantojot zema ranga adaptācijas metodi (LoRA), lai automatizētu pārvaldības tekstu klasificēšanu atbilstoši teorētiskajiem ietvariem. Neskatoties uz ierobežojumiem, kas rodas datu iegūšanas sarežģītības dēļ, izstrādātais modelis uzrādīja augstāku klasifikācijas precizitāti salīdzinājumā ar bāzes modeļiem. Šie rezultāti apliecina modeļa spēju būtiski uzlabot korporatīvās pārvaldības dokumentu analīzes efektivitāti, sniedzot praktiskus ieguvumus, piemēram, efektīvāku atbilstības monitoringu un informētākus lēmumus korporatīvajā pārvaldībā. |
| Atslēgas vārdi |
Korporatīvā pārvaldība, kvalitatīva satura analīze, lielie valodas modeļi, teksta klasifikācija, precīza pielāgošana |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Corporate governance, qualitative content analysis, Large Language Models, text classification, fine-tuning |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
12.04.2025 22:35:18 |
