Pub Date : 2022-06-21DOI: 10.31449/upinf.vol30.num2.156
Miha Jesenko, Miro Lozej, Karmen Kern Pipan, Primož Godec, Vesna Tanko, Lan Žagar, Ajda Pretnar Žagar, Nikola Đukić, Blaž Zupan
Uslužbenci in funkcionarji v javni upravi se dnevno srečujejo s številnimi obsežnimi dokumenti, ki jih je treba pregledati in uporabiti glede na informacijske zahteve konkretne naloge. To velja pri pripravi odločitev, pripravi zakonodaje in politik, pregledovanju zakonodaje in politik, ocenjevanju učinkov zakonodaje in politik, pri raznih analizah, pri opisovanju podatkovnih virov in storitev ter pri številnih drugih nalogah. Ker pregledovanje množice dokumentov in izbor uporabnih dokumentov glede na naše potrebe pomeni velik časovni vložek, smo oblikovali pristop na podlagi umetne inteligence za vsebinsko pregledovanje velikih zbirk besedil. Pristop s semantično analizo besedil ter primerjavo vsebinske sorodnosti med posameznimi besedili v zbirki omogoča časovni prihranek in celovito analizo zbirk. V prispevku predstavimo prve rezultate projekta, v katerem razvijamo splošno uporabno orodje za analizo množice besedilnih dokumentov. Cilj projekta je izbor in implementacija gradnikov semantične analize, s kombinacijo katerih lahko izvajamo poljubne tipe analiz dokumentov in gradimo analitične delotoke, ki bi bili lahko uporabni pri tipičnih nalogah, opravilih in storitvah javne uprave. Implementacija vključuje gradnike za dostopanje do podatkovnih prostorov, vložitve dokumentov v vektorske prostore, iskanje podobnih dokumentov, vizualizacijo podatkovnih kart, iskanje karakterističnih pojmov, rangiranje dokumentov glede na semantično podobnost z izbranimi pojmi in urejanje pojmov v ontologije. V članku predstavimo primer uporabe semantičnega povezovanja predlogov vladi z zbirko zakonskih besedil.
{"title":"Semantični analizator – razvoj programskega okolja za algoritmično obdelavo slovenskih besedil","authors":"Miha Jesenko, Miro Lozej, Karmen Kern Pipan, Primož Godec, Vesna Tanko, Lan Žagar, Ajda Pretnar Žagar, Nikola Đukić, Blaž Zupan","doi":"10.31449/upinf.vol30.num2.156","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num2.156","url":null,"abstract":"Uslužbenci in funkcionarji v javni upravi se dnevno srečujejo s številnimi obsežnimi dokumenti, ki jih je treba pregledati in uporabiti glede na informacijske zahteve konkretne naloge. To velja pri pripravi odločitev, pripravi zakonodaje in politik, pregledovanju zakonodaje in politik, ocenjevanju učinkov zakonodaje in politik, pri raznih analizah, pri opisovanju podatkovnih virov in storitev ter pri številnih drugih nalogah. Ker pregledovanje množice dokumentov in izbor uporabnih dokumentov glede na naše potrebe pomeni velik časovni vložek, smo oblikovali pristop na podlagi umetne inteligence za vsebinsko pregledovanje velikih zbirk besedil. Pristop s semantično analizo besedil ter primerjavo vsebinske sorodnosti med posameznimi besedili v zbirki omogoča časovni prihranek in celovito analizo zbirk. V prispevku predstavimo prve rezultate projekta, v katerem razvijamo splošno uporabno orodje za analizo množice besedilnih dokumentov. Cilj projekta je izbor in implementacija gradnikov semantične analize, s kombinacijo katerih lahko izvajamo poljubne tipe analiz dokumentov in gradimo analitične delotoke, ki bi bili lahko uporabni pri tipičnih nalogah, opravilih in storitvah javne uprave. Implementacija vključuje gradnike za dostopanje do podatkovnih prostorov, vložitve dokumentov v vektorske prostore, iskanje podobnih dokumentov, vizualizacijo podatkovnih kart, iskanje karakterističnih pojmov, rangiranje dokumentov glede na semantično podobnost z izbranimi pojmi in urejanje pojmov v ontologije. V članku predstavimo primer uporabe semantičnega povezovanja predlogov vladi z zbirko zakonskih besedil.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-06-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132149428","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-06-21DOI: 10.31449/upinf.vol30.num2.160
Karmen Kern Pipan, P. Kolenko, Dušan Vejnović, Mitja Medvešček, Boro Nikić, Alenka Krebs
Poslovno inteligenčni sistem Skrinja je bil v državni upravi vzpostavljen s ciljem podpore odločanju in optimizaciji poslovanja. Skrinja svojim uporabnikom omogoča avtomatizirano, lažje in hitrejše delo ter tudi napovedno analitiko na strateški, taktični in operativni ravni. V sistem so vključeni podatki o plačah celotnega javnega sektorja in celotnih javnih naročilih v državi. Glavna dodana vrednost poslovne analitike je v hitrem dostopu do kompleksnih poizvedb, avtomatizaciji ročnih obdelav ter možnosti uporabe napovedne analitike pri poslovanju in načrtovanju.
{"title":"Poslovna inteligenca, izzivi in napredne tehnologije v podporo odločanju v državni upravi","authors":"Karmen Kern Pipan, P. Kolenko, Dušan Vejnović, Mitja Medvešček, Boro Nikić, Alenka Krebs","doi":"10.31449/upinf.vol30.num2.160","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num2.160","url":null,"abstract":"Poslovno inteligenčni sistem Skrinja je bil v državni upravi vzpostavljen s ciljem podpore odločanju in optimizaciji poslovanja. Skrinja svojim uporabnikom omogoča avtomatizirano, lažje in hitrejše delo ter tudi napovedno analitiko na strateški, taktični in operativni ravni. V sistem so vključeni podatki o plačah celotnega javnega sektorja in celotnih javnih naročilih v državi. Glavna dodana vrednost poslovne analitike je v hitrem dostopu do kompleksnih poizvedb, avtomatizaciji ročnih obdelav ter možnosti uporabe napovedne analitike pri poslovanju in načrtovanju.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-06-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131050454","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-04DOI: 10.31449/upinf.vol30.num1.161
Ž. Rant, Dalibor Stanimirović, Jure Janet
eZdravje, ki ga od leta 2015 dalje vodi Nacionalni inštitut za javno zdravje (NIJZ), je eden ključnih dolgoročnih ciljev digitalizacije javnega sektorja v Sloveniji. Epidemija covid-19 je v močno vplivala tako na razvoj celotne zdravstvene informatike v Sloveniji, kot tudi na razvoj rešitev eZdravja. Posebno velik napredek sta v zadnjih letih doživeli rešitvi Zdravstveni portal za paciente zVEM in Centralni register podatkov o pacientu. Prispevek predstavlja opis in analizo teh dveh rešitev, njune novosti in podatke o njuni uporabi. Z vidika pacienta je razvoj in vzpostavitev zdravstvenega portala za paciente zVEM zagotovo ena izmed večjih pridobitev v zadnjih desetletjih. Portal zVEM je v času epidemije prevzel pomembno vlogo obveščanja in ozaveščanja prebivalstva. Podatki, ki se prikazujejo preko Portala zVEM, se črpajo iz CRPP. Danes je CRPP najkompleksnejši javni informacijski sistem v Sloveniji. Uporaba portala zVEM in CRPP v zadnjih dveh letih eksponentno narašča. Čeprav so rešitve eZdravja v zadnjih letih doživele nesluten razvoj, bo potrebno v prihodnje vložiti še mnogo napora s strani vseh deležnikov ter zagotoviti dodatne človeške in materialne vire, če bomo želeli ohraniti doseženi napredek in mogoče celo pospešiti razvojni trend na področju zdravstvene informatike v Sloveniji.
{"title":"Funkcionalnosti in uporaba portala za paciente zVEM in Centralnega registra podatkov o pacientu","authors":"Ž. Rant, Dalibor Stanimirović, Jure Janet","doi":"10.31449/upinf.vol30.num1.161","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num1.161","url":null,"abstract":"eZdravje, ki ga od leta 2015 dalje vodi Nacionalni inštitut za javno zdravje (NIJZ), je eden ključnih dolgoročnih ciljev digitalizacije javnega sektorja v Sloveniji. Epidemija covid-19 je v močno vplivala tako na razvoj celotne zdravstvene informatike v Sloveniji, kot tudi na razvoj rešitev eZdravja. Posebno velik napredek sta v zadnjih letih doživeli rešitvi Zdravstveni portal za paciente zVEM in Centralni register podatkov o pacientu. Prispevek predstavlja opis in analizo teh dveh rešitev, njune novosti in podatke o njuni uporabi. Z vidika pacienta je razvoj in vzpostavitev zdravstvenega portala za paciente zVEM zagotovo ena izmed večjih pridobitev v zadnjih desetletjih. Portal zVEM je v času epidemije prevzel pomembno vlogo obveščanja in ozaveščanja prebivalstva. Podatki, ki se prikazujejo preko Portala zVEM, se črpajo iz CRPP. Danes je CRPP najkompleksnejši javni informacijski sistem v Sloveniji. Uporaba portala zVEM in CRPP v zadnjih dveh letih eksponentno narašča. Čeprav so rešitve eZdravja v zadnjih letih doživele nesluten razvoj, bo potrebno v prihodnje vložiti še mnogo napora s strani vseh deležnikov ter zagotoviti dodatne človeške in materialne vire, če bomo želeli ohraniti doseženi napredek in mogoče celo pospešiti razvojni trend na področju zdravstvene informatike v Sloveniji.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130335008","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-04DOI: 10.31449/upinf.vol30.num1.154
Matjaž Kragelj, Mirjana Kljajić Borštnar, Alenka Brezavšček
V prispevku obravnavamo problem, s katerim se soočamo pri uporabi dokumentov, ki poleg vsebinskih podatkov vsebujejo tudi občutljive podatke o posamezniku, ki omogočajo njegovo razkritje tudi, ko to ni zaželeno. Med področja, kjer nastane veliko podatkov te vrste, štejemo zdravstveno varstvo, transport, kazenski pregon in nacionalno varnost, izobraževanje, sodobne internetne storitve, področje sodobnih aplikacijskih ekosistemov, internet stvari, finančni sektor in odprte podatke državne uprave. Cilj je zaščititi zasebnost subjekta ter hkrati zagotoviti kakovostne podatke za nadaljnje poglobljene analize in s tem nudenje novih znanj za naprej. Za reševanje omenjenih izzivov na področju podatkovnega rudarjenja se je razvilo posebno podpodročje, imenovano PPDM – Privacy Preserving Data Mining, ki se ukvarja z ohranjanjem zasebnosti pri tem procesu. Sistematično smo pregledali relevantno literaturo podpodročja PPDM in opisali glavne metode in tehnike. Tehnike PPDM so zasnovane tako, da zagotavljajo določeno raven zasebnosti, obenem pa ohranjajo uporabnost podatkov, da se lahko uporaba še vedno učinkovito izvaja na transformiranih podatkih. Metode, s katerimi dosegamo zaščito posameznika na eni in uporabno vrednost podatkov na drugi strani v grobem delimo na metode razprševanja podatkov, metode izkrivljanja (z uporabo anonimizacije, randomizacije, vrtenja in vnašanjem šuma v podatke) ter metode šifriranja podatkov. Za doseganje višje zaščite lahko uporabimo tudi kombinacije teh metod. Poleg pregleda metod smo podali nekaj praktičnih primerov ter našteli domene oz. področja, kjer se kaže potreba po nadaljnji analizi in ponovni uporabi podatkov, a hkrati potreba po anonimizaciji oz. prikritju lastnika (subjekta) in njegovih podatkov (atributov).
{"title":"Problematika ohranjanja zasebnosti pri podatkovnem rudarjenju dokumentov z občutljivimi podatki","authors":"Matjaž Kragelj, Mirjana Kljajić Borštnar, Alenka Brezavšček","doi":"10.31449/upinf.vol30.num1.154","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num1.154","url":null,"abstract":"V prispevku obravnavamo problem, s katerim se soočamo pri uporabi dokumentov, ki poleg vsebinskih podatkov vsebujejo tudi občutljive podatke o posamezniku, ki omogočajo njegovo razkritje tudi, ko to ni zaželeno. Med področja, kjer nastane veliko podatkov te vrste, štejemo zdravstveno varstvo, transport, kazenski pregon in nacionalno varnost, izobraževanje, sodobne internetne storitve, področje sodobnih aplikacijskih ekosistemov, internet stvari, finančni sektor in odprte podatke državne uprave. Cilj je zaščititi zasebnost subjekta ter hkrati zagotoviti kakovostne podatke za nadaljnje poglobljene analize in s tem nudenje novih znanj za naprej. Za reševanje omenjenih izzivov na področju podatkovnega rudarjenja se je razvilo posebno podpodročje, imenovano PPDM – Privacy Preserving Data Mining, ki se ukvarja z ohranjanjem zasebnosti pri tem procesu. Sistematično smo pregledali relevantno literaturo podpodročja PPDM in opisali glavne metode in tehnike. Tehnike PPDM so zasnovane tako, da zagotavljajo določeno raven zasebnosti, obenem pa ohranjajo uporabnost podatkov, da se lahko uporaba še vedno učinkovito izvaja na transformiranih podatkih. Metode, s katerimi dosegamo zaščito posameznika na eni in uporabno vrednost podatkov na drugi strani v grobem delimo na metode razprševanja podatkov, metode izkrivljanja (z uporabo anonimizacije, randomizacije, vrtenja in vnašanjem šuma v podatke) ter metode šifriranja podatkov. Za doseganje višje zaščite lahko uporabimo tudi kombinacije teh metod. Poleg pregleda metod smo podali nekaj praktičnih primerov ter našteli domene oz. področja, kjer se kaže potreba po nadaljnji analizi in ponovni uporabi podatkov, a hkrati potreba po anonimizaciji oz. prikritju lastnika (subjekta) in njegovih podatkov (atributov).","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115070716","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-04DOI: 10.31449/upinf.vol30.num1.148
Alenka Baggia, R. Leskovar, Branko Šmitek, Saša Mlakar, Katja Pesjak, Mateja Bahun, Manuel Lillo-Crespo, Jorge Riquelme Galindo, Christine Fitzgerald, Liz Kingston, Alice Coffey, Lucia Cadorin, Alvisa Palese, Barbara Narduzzi, Sara Scarsini, Uroš Rajkovič
Podobno kot na ostalih izobraževalnih področjih se je tudi podiplomski študij zdravstvene nege v zadnjem času delno preselil v spletno okolje. Že pred tem pa se je pojavila ideja o razvoju skupne platforme za učenje na dokazih podprte zdravstvene nege. E-učilnica za učenje na dokazih podprte zdravstvene nege bo omogočala lažji dostop do gradiv, ki ni časovno omejen. Z uporabo interaktivnih elementov v e-učilnici pa bomo udeležence izobraževanja še dodatno motivirali. Zaradi razširjenosti in dostopnosti sistema za upravljanje z učnimi vsebinami je bil za razvoj e-učilnice izbran sistem Moodle. Izbrani sistem s svojimi raznolikimi aktivnostmi že v osnovi ponuja širok nabor interaktivnih elementov, z razširitvama BigBlueButton in H5P pa se ta nabor še razširi. Da bi omogočili izvajalcem izobraževanja s področja zdravstvene nege lažje odločanje o primernosti posameznih načinov prikaza učnih vsebin, smo razvili prototip spletne učilnice. Na osnovi informacij o potrebah po izobraževanju smo identificirali ključne teme, za katere bomo v nadaljevanju razvili interaktivno e-učilnico za učenje na dokazih podprte zdravstvene nege.
{"title":"E-učilnica za učenje na dokazij podprte zdravstvene nege","authors":"Alenka Baggia, R. Leskovar, Branko Šmitek, Saša Mlakar, Katja Pesjak, Mateja Bahun, Manuel Lillo-Crespo, Jorge Riquelme Galindo, Christine Fitzgerald, Liz Kingston, Alice Coffey, Lucia Cadorin, Alvisa Palese, Barbara Narduzzi, Sara Scarsini, Uroš Rajkovič","doi":"10.31449/upinf.vol30.num1.148","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num1.148","url":null,"abstract":"Podobno kot na ostalih izobraževalnih področjih se je tudi podiplomski študij zdravstvene nege v zadnjem času delno preselil v spletno okolje. Že pred tem pa se je pojavila ideja o razvoju skupne platforme za učenje na dokazih podprte zdravstvene nege. E-učilnica za učenje na dokazih podprte zdravstvene nege bo omogočala lažji dostop do gradiv, ki ni časovno omejen. Z uporabo interaktivnih elementov v e-učilnici pa bomo udeležence izobraževanja še dodatno motivirali. Zaradi razširjenosti in dostopnosti sistema za upravljanje z učnimi vsebinami je bil za razvoj e-učilnice izbran sistem Moodle. Izbrani sistem s svojimi raznolikimi aktivnostmi že v osnovi ponuja širok nabor interaktivnih elementov, z razširitvama BigBlueButton in H5P pa se ta nabor še razširi. Da bi omogočili izvajalcem izobraževanja s področja zdravstvene nege lažje odločanje o primernosti posameznih načinov prikaza učnih vsebin, smo razvili prototip spletne učilnice. Na osnovi informacij o potrebah po izobraževanju smo identificirali ključne teme, za katere bomo v nadaljevanju razvili interaktivno e-učilnico za učenje na dokazih podprte zdravstvene nege.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"113999022","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-04DOI: 10.31449/upinf.vol30.num1.159
Jan Bajt, Marko Robnik Šikonja
V delu primerjamo slovenske novičarske medije s pomočjo analize tematik in sentimenta člankov. Analizirali smo različna stališča sedmih slovenskih medijev do specifičnih dogodkov oziroma tematik v letih 2019 in 2020. Tematike smo modelirali dvofazno z modelom LDA, s katerim smo v množici spletnih člankov poiskali nekaj posameznih tematik. Za nalogo zaznavanja sentimenta smo prilagodili velik vnaprej naučen slovenski maskirni jezikovni model SloBERTa in ga uporabili pri klasifikaciji izbranih člankov v enega izmed treh razredov (pozitivnega, nevtralnega ali negativnega). V množici izbranih tematik smo opazili precejšnje razlike med mediji v pogostosti in sentimentu poročanja.
{"title":"Strojna analiza tematik in sentimenta slovenskih novičarskih medijev","authors":"Jan Bajt, Marko Robnik Šikonja","doi":"10.31449/upinf.vol30.num1.159","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num1.159","url":null,"abstract":"\u0000V delu primerjamo slovenske novičarske medije s pomočjo analize tematik in sentimenta člankov. Analizirali smo različna stališča sedmih slovenskih medijev do specifičnih dogodkov oziroma tematik v letih 2019 in 2020. Tematike smo modelirali dvofazno z modelom LDA, s katerim smo v množici spletnih člankov poiskali nekaj posameznih tematik. Za nalogo zaznavanja sentimenta smo prilagodili velik vnaprej naučen slovenski maskirni jezikovni model SloBERTa in ga uporabili pri klasifikaciji izbranih člankov v enega izmed treh razredov (pozitivnega, nevtralnega ali negativnega). V množici izbranih tematik smo opazili precejšnje razlike med mediji v pogostosti in sentimentu poročanja.\u0000","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121676503","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-04DOI: 10.31449/upinf.vol30.num1.151
Maša Kljun, Matija Teršek, Slavko Žitnik
There exists a vast amount of different offensive language corpora for English language, annotation criteria and category naming. In this paper, we explore 21 different categories of offensive language. We use natural language processing techniques to find correlations between the categories based on seven different data sets. We employ several traditional (TF–IDF) and advanced (fastText, GloVe, Word2Vec, BERT, and other deep NLP methods) techniques to uncover similarities among different offensive language categories. The findings reveal that most of the categories are densely interconnected, while a two-level hierarchical representation of them can be provided. We also transfer the analysis to the Slovenian language and compare the findings between both researched languages.
{"title":"Semantic analysis of offensive language categories from existing annotated corpora","authors":"Maša Kljun, Matija Teršek, Slavko Žitnik","doi":"10.31449/upinf.vol30.num1.151","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num1.151","url":null,"abstract":"\u0000There exists a vast amount of different offensive language corpora for English language, annotation criteria and category naming. In this paper, we explore 21 different categories of offensive language. We use natural language processing techniques to find correlations between the categories based on seven different data sets. We employ several traditional (TF–IDF) and advanced (fastText, GloVe, Word2Vec, BERT, and other deep NLP methods) techniques to uncover similarities among different offensive language categories. The findings reveal that most of the categories are densely interconnected, while a two-level hierarchical representation of them can be provided. We also transfer the analysis to the Slovenian language and compare the findings between both researched languages.\u0000","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115771489","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-05-04DOI: 10.31449/upinf.vol30.num1.162
Gregor Polančič, Mateja Kocbek Bule
Upravljanje poslovnih procesov je uveljavljena metodologija, katere poglavitni namen je učinkovito izboljšanje organizacijskih procesov z uporabo različnih tehnik in tehnologij, ki v veliki meri temeljijo na modelih procesov. Predpogoj za uspešno upravljanje je zagotavljanje veljavnih modelov, kar pa je v praksi pogosto težko doseči, saj so le ti, pogosto zaradi človeških dejavnikov, nepopolni, nepravilni oziroma neažurni. Alternativni oziroma komplementarni pristop, ki se v zadnjih letih uveljavlja na področju upravljanja poslovnih procesov, je zato na realnih podatkih temelječe upravljanje procesov, ki jih, predvsem v obliki dnevnikov dogodkov, generirajo poslovne informacijske rešitve. Rudarjenje procesov je sinonim za množico tehnik in tehnologij, ki omogočajo avtomatsko generiranje in vizualizacijo modelov procesov na osnovi dnevnikov dogodkov, z njihovo pomočjo pa je možno procese odkrivati, analizirati, preverjati skladnost izvajanih procesov in odkrivati morebitna odstopanja. V prispevku bomo predstavili in umestili rudarjenje procesov v življenjski cikel upravljanja poslovnih procesov, na osnovi korakov algoritma Alfa pa bo pojasnjen postopek avtomatskega oblikovanja modela procesa iz podatkov sistemskega dnevnika. Osrednji del prispevka je namenjen predstavitvi zmožnosti sodobnih rešitev za rudarjenje procesov, ki postajajo v sodobnih poslovnih okoljih nepogrešljiv člen poslovne analitike, z njihovo pomočjo pa je možno sprejemati natančne procesne oziroma poslovne odločitve, ki temeljijo na realnih operativnih podatkih.
{"title":"Stanje in trendi na področju rudarjenja procesov","authors":"Gregor Polančič, Mateja Kocbek Bule","doi":"10.31449/upinf.vol30.num1.162","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num1.162","url":null,"abstract":"Upravljanje poslovnih procesov je uveljavljena metodologija, katere poglavitni namen je učinkovito izboljšanje organizacijskih procesov z uporabo različnih tehnik in tehnologij, ki v veliki meri temeljijo na modelih procesov. Predpogoj za uspešno upravljanje je zagotavljanje veljavnih modelov, kar pa je v praksi pogosto težko doseči, saj so le ti, pogosto zaradi človeških dejavnikov, nepopolni, nepravilni oziroma neažurni. Alternativni oziroma komplementarni pristop, ki se v zadnjih letih uveljavlja na področju upravljanja poslovnih procesov, je zato na realnih podatkih temelječe upravljanje procesov, ki jih, predvsem v obliki dnevnikov dogodkov, generirajo poslovne informacijske rešitve. Rudarjenje procesov je sinonim za množico tehnik in tehnologij, ki omogočajo avtomatsko generiranje in vizualizacijo modelov procesov na osnovi dnevnikov dogodkov, z njihovo pomočjo pa je možno procese odkrivati, analizirati, preverjati skladnost izvajanih procesov in odkrivati morebitna odstopanja. V prispevku bomo predstavili in umestili rudarjenje procesov v življenjski cikel upravljanja poslovnih procesov, na osnovi korakov algoritma Alfa pa bo pojasnjen postopek avtomatskega oblikovanja modela procesa iz podatkov sistemskega dnevnika. Osrednji del prispevka je namenjen predstavitvi zmožnosti sodobnih rešitev za rudarjenje procesov, ki postajajo v sodobnih poslovnih okoljih nepogrešljiv člen poslovne analitike, z njihovo pomočjo pa je možno sprejemati natančne procesne oziroma poslovne odločitve, ki temeljijo na realnih operativnih podatkih.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134426533","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-04-20DOI: 10.31449/upinf.vol30.num2.167
Branka Balantič, Z. Balantič
Na prehodu iz leta 2019 na 2020 se je začela tedaj še nepredstavljiva odisejada človeštva v boju s pandemijo, povzročeno z virusom COVID-19. Družbene vrednote so se v hipu spremenile, socialni odnosi pa so se sesuli. Ker se tudi izobraževalni sistem močno prepleta z drugimi sistemi, so spremembe vplivale tudi nanj.Izpostaviti moramo tudi konkretne težave pri vzpostavitvi in tekoči izvedbi obveznega praktičnega izobraževanja (PRI) na višjih strokovnih šolah (VSŠ). VSŠ programi se v Slovenskem ogrodju kvalifikacij (SOK) nahajajo na ravni 6/1, kjer so ovrednoteni s 120 kreditnimi točkami (KT) in trajajo 2 leti. Ključni del doseganja ustreznih strokovno-teoretičnih kompetenc je zelo pomemben del študijskega procesa, ki vključuje PRI v podjetju in zajema 800 ur oziroma traja 20 tednov. Pri izvedbi PRI, zelo pomembno vlogo odigrajo tudi mentorji iz posameznih podjetij, s katerimi je v sistemu izobraževanja na VSŠ potrebno soodvisno sodelovanje. Vzpostavili smo nov model delovanja komunikacijskih kanalov, kamor smo vključili virtualne obiske organizacij, kjer smo izvedli pogovore z mentorji v podjetjih in s študenti na dejanskih delovnih mestih.
{"title":"Izvedbeni model delovanja komunikacijskih kanalov pri praktičnem izobraževanju na višješolskem študiju ob zagotavljanju družbene razdalje","authors":"Branka Balantič, Z. Balantič","doi":"10.31449/upinf.vol30.num2.167","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num2.167","url":null,"abstract":"Na prehodu iz leta 2019 na 2020 se je začela tedaj še nepredstavljiva odisejada človeštva v boju s pandemijo, povzročeno z virusom COVID-19. Družbene vrednote so se v hipu spremenile, socialni odnosi pa so se sesuli. Ker se tudi izobraževalni sistem močno prepleta z drugimi sistemi, so spremembe vplivale tudi nanj.Izpostaviti moramo tudi konkretne težave pri vzpostavitvi in tekoči izvedbi obveznega praktičnega izobraževanja (PRI) na višjih strokovnih šolah (VSŠ). VSŠ programi se v Slovenskem ogrodju kvalifikacij (SOK) nahajajo na ravni 6/1, kjer so ovrednoteni s 120 kreditnimi točkami (KT) in trajajo 2 leti. Ključni del doseganja ustreznih strokovno-teoretičnih kompetenc je zelo pomemben del študijskega procesa, ki vključuje PRI v podjetju in zajema 800 ur oziroma traja 20 tednov. Pri izvedbi PRI, zelo pomembno vlogo odigrajo tudi mentorji iz posameznih podjetij, s katerimi je v sistemu izobraževanja na VSŠ potrebno soodvisno sodelovanje. Vzpostavili smo nov model delovanja komunikacijskih kanalov, kamor smo vključili virtualne obiske organizacij, kjer smo izvedli pogovore z mentorji v podjetjih in s študenti na dejanskih delovnih mestih.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124638490","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-04-20DOI: 10.31449/upinf.vol30.num2.164
Sanja Vrbek, Rok Hržica, Tina Jukić
Članek obravnava celosten digitalni pristop k praktični implementaciji soustvarjanja na ravni javnih storitev. V ta namen najprej (1) kritično analizira obstoječa orodja za podporo soustvarjanju, nato pa (2) predstavi orodja Co-Gov, ki jih razvijamo v okviru EU Obzorje 2020 projekta Cogov.. Ključni izsledek kritične analize je, da se obstoječa orodja za podporo soustvarjanju ne osredotočajo na raven storitev; omejena so bodisi na specifična področja javnih politik bodisi na določeno fazo procesa soustvarjanja; predvsem pa pomanjkljivo izkoriščajo potencial digitalnih tehnologij. Namen orodij Co-Gov je nasloviti te pomanjkljivosti s pomočjo štirih digitalnih orodij: 1. orodje Co-Ready, ki omogoča oceno organizacijske pripravljenosti za soustvarjanje; 2. orodje Co-Serve, ki podpira izbiro najprimernejše javne storitve, za prenovo s pomočjo soustvarjanja z uporabniki storitve; 3. orodje Co-Renew, ki podpira proces soustvarjanja med prenovo javnih storitev in 4. orodje Co-Master, ki podpira oceno kakovosti procesa soustvarjanja med prenovo storitve.
{"title":"Soustvarjanje javnih storitev: (Ne)izkoriščen potencial digitalnih tehnologij","authors":"Sanja Vrbek, Rok Hržica, Tina Jukić","doi":"10.31449/upinf.vol30.num2.164","DOIUrl":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol30.num2.164","url":null,"abstract":"Članek obravnava celosten digitalni pristop k praktični implementaciji soustvarjanja na ravni javnih storitev. V ta namen najprej (1) kritično analizira obstoječa orodja za podporo soustvarjanju, nato pa (2) predstavi orodja Co-Gov, ki jih razvijamo v okviru EU Obzorje 2020 projekta Cogov.. Ključni izsledek kritične analize je, da se obstoječa orodja za podporo soustvarjanju ne osredotočajo na raven storitev; omejena so bodisi na specifična področja javnih politik bodisi na določeno fazo procesa soustvarjanja; predvsem pa pomanjkljivo izkoriščajo potencial digitalnih tehnologij. Namen orodij Co-Gov je nasloviti te pomanjkljivosti s pomočjo štirih digitalnih orodij: 1. orodje Co-Ready, ki omogoča oceno organizacijske pripravljenosti za soustvarjanje; 2. orodje Co-Serve, ki podpira izbiro najprimernejše javne storitve, za prenovo s pomočjo soustvarjanja z uporabniki storitve; 3. orodje Co-Renew, ki podpira proces soustvarjanja med prenovo javnih storitev in 4. orodje Co-Master, ki podpira oceno kakovosti procesa soustvarjanja med prenovo storitve.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130402055","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：