{"id":1130,"date":"2026-10-18T09:44:55","date_gmt":"2026-10-18T07:44:55","guid":{"rendered":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/?p=1130"},"modified":"2026-10-18T10:43:07","modified_gmt":"2026-10-18T08:43:07","slug":"miedzy-neutralnoscia-a-emocjami-analiza-wydzwieku-wikipedii-w-pieciu-jezykach-z-wykorzystaniem-sztucznej-inteligencji","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/2026\/miedzy-neutralnoscia-a-emocjami-analiza-wydzwieku-wikipedii-w-pieciu-jezykach-z-wykorzystaniem-sztucznej-inteligencji\/","title":{"rendered":"Mi\u0119dzy neutralno\u015bci\u0105 a emocjami: analiza wyd\u017awi\u0119ku Wikipedii w pi\u0119ciu j\u0119zykach z wykorzystaniem sztucznej inteligencji"},"content":{"rendered":"

Czy sztuczna inteligencja potrafi rozpozna\u0107 pozytywny lub negatywny wyd\u017awi\u0119k tekstu encyklopedycznego? Czy r\u00f3\u017cne modele j\u0119zykowe oceniaj\u0105 te same tre\u015bci w podobny spos\u00f3b? Na te pytania odpowiadaj\u0105 naukowcy w publikacji pt. \u201eEvaluating Multilingual Sentiment Classifiers Using an LLM-Annotated Wikipedia Benchmark<\/a>\u201d. Autorzy pracy: dr Milena Str\u00f3\u017cyna<\/a>, dr W\u0142odzimierz Lewoniewski<\/a>, mgr Izabela Czuma\u0142owska<\/a>. Artyku\u0142 zosta\u0142 zaprezentowany podczas konferencji ACL 2026 w San Diego, kt\u00f3ra odby\u0142a si\u0119 w dniach 2-7 lipca 2026 roku. <\/p>\n

Dlaczego analiza wyd\u017awi\u0119ku Wikipedii jest wyzwaniem?<\/h2>\n

Analiza wyd\u017awi\u0119ku (ang. sentiment analysis<\/em>) to jedna z metod przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, kt\u00f3rej celem jest automatyczne okre\u015blanie, czy dany tekst ma charakter pozytywny, negatywny czy neutralny. Technologia ta znajduje zastosowanie m.in. w analizie opinii klient\u00f3w, recenzji produkt\u00f3w, komentarzy internetowych oraz tre\u015bci publikowanych w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych.<\/p>\n

W przypadku Wikipedii zadanie jest jednak znacznie bardziej wymagaj\u0105ce. Artyku\u0142y encyklopedyczne powinny by\u0107 redagowane zgodnie z zasad\u0105 neutralnego punktu widzenia<\/a> (ang. Neutral Point of View<\/em>, NPOV), kt\u00f3ra zak\u0142ada bezstronne przedstawianie informacji i unikanie nieuzasadnionych ocen. W konsekwencji pozytywne lub negatywne nacechowanie takich tekst\u00f3w jest cz\u0119sto mniej wyra\u017ane ni\u017c w wypowiedziach zawieraj\u0105cych bezpo\u015brednie opinie.<\/p>\n

Dodatkow\u0105 trudno\u015b\u0107 stanowi rozr\u00f3\u017cnienie mi\u0119dzy wyd\u017awi\u0119kiem wypowiedzi a charakterem opisywanych wydarze\u0144. Informacja o sukcesie, konflikcie czy katastrofie nie musi przecie\u017c oznacza\u0107, \u017ce autor tekstu wyra\u017ca pozytywne lub negatywne nastawienie. Prawid\u0142owa interpretacja wymaga uwzgl\u0119dnienia kontekstu, sposobu sformu\u0142owania informacji oraz subtelnych r\u00f3\u017cnic j\u0119zykowych.<\/p>\n

Pi\u0119\u0107 j\u0119zyk\u00f3w i trzy du\u017ce modele j\u0119zykowe<\/h2>\n

W badaniu przeanalizowano teksty Wikipedii w pi\u0119ciu wersjach j\u0119zykowych: angielskiej, niemieckiej, hiszpa\u0144skiej, polskiej i rosyjskiej. Materia\u0142 badawczy przygotowano na podstawie wybranych artyku\u0142\u00f3w encyklopedycznych reprezentuj\u0105cych r\u00f3\u017cne obszary wiedzy, m.in. nauk\u0119, histori\u0119, geografi\u0119 i biografie. W analizie uwzgl\u0119dniono wst\u0119pne sekcje artyku\u0142\u00f3w, kt\u00f3re w zwi\u0119z\u0142ej formie przedstawiaj\u0105 najwa\u017cniejsze informacje o danym zagadnieniu.<\/p>\n

\u0141\u0105cznie zgromadzono ponad 75 tysi\u0119cy zda\u0144<\/strong>, kt\u00f3re poddano automatycznej analizie wyd\u017awi\u0119ku. W tym celu wykorzystano trzy zaawansowane du\u017ce modele j\u0119zykowe (LLM): GPT-5.2 (firmy OpenAI), Gemini 3.1 Pro (firmy Google) oraz Claude Opus 4.6 (firmy Anthropic).<\/p>\n

Ka\u017cdy LLM ocenia\u0142 te same zdania trzykrotnie, co da\u0142o \u0142\u0105cznie dziewi\u0119\u0107 przebieg\u00f3w analizy. Takie podej\u015bcie pozwoli\u0142o sprawdzi\u0107 nie tylko to, czy r\u00f3\u017cne modele przypisuj\u0105 zdaniom podobny wyd\u017awi\u0119k, ale r\u00f3wnie\u017c czy ten sam model udziela stabilnych odpowiedzi podczas kolejnych ocen identycznego tekstu. Jest to istotne, poniewa\u017c nawet zaawansowane systemy sztucznej inteligencji nie zawsze interpretuj\u0105 tekst w taki sam spos\u00f3b. R\u00f3\u017cnice mog\u0105 wynika\u0107 zar\u00f3wno z w\u0142a\u015bciwo\u015bci poszczeg\u00f3lnych modeli, jak i z niejednoznaczno\u015bci analizowanych wypowiedzi.<\/p>\n

Wieloj\u0119zyczny benchmark do oceny modeli<\/h2>\n

Jednym z najwa\u017cniejszych rezultat\u00f3w badania jest opracowanie wieloj\u0119zycznego benchmarku, czyli zbioru referencyjnego umo\u017cliwiaj\u0105cego systematyczne por\u00f3wnywanie wynik\u00f3w modeli analizy wyd\u017awi\u0119ku.<\/p>\n

Do benchmarku w\u0142\u0105czono wy\u0142\u0105cznie te zdania, dla kt\u00f3rych wszystkie trzy du\u017ce modele j\u0119zykowe przypisa\u0142y identyczn\u0105 kategori\u0119 wyd\u017awi\u0119ku we wszystkich dziewi\u0119ciu przebiegach. W rezultacie powsta\u0142 zbi\u00f3r obejmuj\u0105cy ponad 55 tysi\u0119cy zda\u0144<\/strong> z pi\u0119ciu wersji j\u0119zykowych Wikipedii.<\/p>\n

Tak rygorystyczne kryterium zgodno\u015bci mia\u0142o ograniczy\u0107 wp\u0142yw przypadkowych r\u00f3\u017cnic w odpowiedziach modeli i zwi\u0119kszy\u0107 sp\u00f3jno\u015b\u0107 zbioru referencyjnego. Jednocze\u015bnie nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce zgodno\u015b\u0107 modeli nie jest r\u00f3wnoznaczna z bezwzgl\u0119dn\u0105 poprawno\u015bci\u0105 ich ocen. Opracowany benchmark stanowi zatem punkt odniesienia do dalszych bada\u0144, a nie ostateczny spos\u00f3b rozstrzygania o neutralno\u015bci tekstu.<\/p>\n

Nast\u0119pnie autorzy wykorzystali ten zbi\u00f3r do por\u00f3wnania dw\u00f3ch wieloj\u0119zycznych klasyfikator\u00f3w wyd\u017awi\u0119ku opartych na architekturach z rodziny BERT: modBERT i mulBERT. Pozwoli\u0142o to zbada\u0107, w jakim stopniu wyspecjalizowane modele klasyfikacyjne odtwarzaj\u0105 oceny uzgodnione przez du\u017ce modele j\u0119zykowe.<\/p>\n

Co pokaza\u0142y wyniki?<\/h2>\n

Wyniki potwierdzi\u0142y, \u017ce w wi\u0119kszo\u015bci analizowanych kategorii tematycznych dominuj\u0105 zdania o neutralnym wyd\u017awi\u0119ku. Jest to szczeg\u00f3lnie widoczne w artyku\u0142ach dotycz\u0105cych nauki, technologii i innych obszar\u00f3w wiedzy, gdzie udzia\u0142 neutralnych ocen cz\u0119sto przekracza\u0142 90%.<\/p>\n

Jednocze\u015bnie zaobserwowano istotne r\u00f3\u017cnice pomi\u0119dzy tematami. Przyk\u0142adowo w niekt\u00f3rych kategoriach biograficznych udzia\u0142 zda\u0144 ocenionych jako pozytywne si\u0119ga\u0142 lub przekracza\u0142 45%. Wi\u0119kszy udzia\u0142 pozytywnego wyd\u017awi\u0119ku odnotowano r\u00f3wnie\u017c w wybranych artyku\u0142ach o tematyce geograficznej.<\/p>\n

Istotne r\u00f3\u017cnice ujawni\u0142y si\u0119 tak\u017ce pomi\u0119dzy badanymi klasyfikatorami.<\/strong> Model modBERT cz\u0119\u015bciej przypisywa\u0142 zdaniom wyd\u017awi\u0119k pozytywny lub negatywny, natomiast mulBERT wykazywa\u0142 wyra\u017an\u0105 sk\u0142onno\u015b\u0107 do klasyfikowania tekstu jako neutralnego. Ta druga strategia prowadzi\u0142a cz\u0119sto do wysokiej procentowej zgodno\u015bci z benchmarkiem, ale jednocze\u015bnie ogranicza\u0142a zdolno\u015b\u0107 modelu do rozr\u00f3\u017cniania bardziej subtelnych ocen.<\/p>\n

Przyk\u0142adowo dla zda\u0144 rosyjskoj\u0119zycznych zgodno\u015b\u0107 klasyfikatora modBERT z benchmarkiem wynios\u0142a 23%, podczas gdy w przypadku mulBERT osi\u0105gn\u0119\u0142a 82%. Sama wysoka zgodno\u015b\u0107 procentowa nie oznacza jednak, \u017ce model r\u00f3wnie dobrze rozpoznaje wszystkie rodzaje wyd\u017awi\u0119ku. Gdy wi\u0119kszo\u015b\u0107 tekst\u00f3w jest neutralna, system cz\u0119sto wybieraj\u0105cy t\u0119 kategori\u0119 mo\u017ce uzyskiwa\u0107 pozornie dobre wyniki, pomimo trudno\u015bci z wykrywaniem pozytywnych i negatywnych wypowiedzi.<\/p>\n

Autorzy przeanalizowali r\u00f3wnie\u017c dwa sposoby okre\u015blania wyd\u017awi\u0119ku ca\u0142ego artyku\u0142u na podstawie ocen poszczeg\u00f3lnych zda\u0144. Pierwszy polega\u0142 na zwyk\u0142ym g\u0142osowaniu wi\u0119kszo\u015bciowym, w kt\u00f3rym ka\u017cde zdanie mia\u0142o jednakowy wp\u0142yw na wynik. Drugi wykorzystywa\u0142 g\u0142osowanie wa\u017cone, uwzgl\u0119dniaj\u0105ce d\u0142ugo\u015b\u0107 zda\u0144. Por\u00f3wnanie obu metod pozwoli\u0142o zbada\u0107, w jaki spos\u00f3b \u0142\u0105czenie ocen pojedynczych wypowiedzi wp\u0142ywa na wynik dla ca\u0142ego tekstu.<\/p>\n

Badanie pokazuje zatem, \u017ce wiarygodna analiza wyd\u017awi\u0119ku wymaga uwzgl\u0119dnienia nie tylko zastosowanego modelu i j\u0119zyka, ale r\u00f3wnie\u017c tematyki tekstu oraz sposobu interpretacji wynik\u00f3w.<\/p>\n

Dane badawcze dost\u0119pne publicznie<\/h2>\n

Wa\u017cnym rezultatem pracy jest r\u00f3wnie\u017c publiczne udost\u0119pnienie danych badawczych<\/strong> na platformie Kaggle<\/a>. Udost\u0119pnione zasoby obejmuj\u0105 wyniki analiz przeprowadzonych dla pi\u0119ciu wersji j\u0119zykowych Wikipedii, w tym oceny pochodz\u0105ce z benchmarku oraz badanych modeli. Zawieraj\u0105 tak\u017ce dane dotycz\u0105ce dw\u00f3ch metod agregowania ocen zda\u0144 do poziomu ca\u0142ych artyku\u0142\u00f3w. Dzi\u0119ki temu inni badacze mog\u0105 wykorzystywa\u0107 zgromadzone dane do testowania kolejnych modeli analizy wyd\u017awi\u0119ku, por\u00f3wnywania wynik\u00f3w mi\u0119dzy j\u0119zykami i kategoriami tematycznymi, a tak\u017ce rozwijania metod automatycznej oceny tekst\u00f3w encyklopedycznych.<\/p>\n

Publikacja wnosi wk\u0142ad w rozw\u00f3j wieloj\u0119zycznego przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, pokazuj\u0105c zar\u00f3wno mo\u017cliwo\u015bci wsp\u00f3\u0142czesnych system\u00f3w sztucznej inteligencji, jak i ograniczenia ich zastosowania do tekst\u00f3w wymagaj\u0105cych szczeg\u00f3lnie precyzyjnej interpretacji. Uzyskane wyniki przypominaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c, \u017ce automatyczna analiza wyd\u017awi\u0119ku nie jest tym samym co pe\u0142na ocena neutralno\u015bci artyku\u0142u<\/strong>. Mo\u017ce jednak stanowi\u0107 przydatne narz\u0119dzie wspomagaj\u0105ce identyfikowanie fragment\u00f3w wymagaj\u0105cych dok\u0142adniejszej analizy.<\/p>\n

Pe\u0142na tre\u015b\u0107 publikacji jest dost\u0119pna w otwartym dost\u0119pie w serwisie ACL Anthology. DOI: 10.18653\/v1\/2026.gem-main.63<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Czy sztuczna inteligencja potrafi rozpozna\u0107 pozytywny lub negatywny wyd\u017awi\u0119k tekstu encyklopedycznego? Czy r\u00f3\u017cne modele j\u0119zykowe oceniaj\u0105 te same tre\u015bci w podobny spos\u00f3b? Na te pytania odpowiadaj\u0105 naukowcy w publikacji pt. \u201eEvaluating Multilingual Sentiment Classifiers Using an LLM-Annotated Wikipedia Benchmark\u201d. Autorzy pracy: dr Milena Str\u00f3\u017cyna, dr W\u0142odzimierz Lewoniewski, mgr Izabela Czuma\u0142owska. Artyku\u0142 zosta\u0142 zaprezentowany podczas konferencji […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1131,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[64],"tags":[225,181,228,227,198,226,176,58,179,196,159,188,109,130,45],"class_list":["post-1130","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-przeglad","tag-acl","tag-analiza-wydzwieku","tag-bert","tag-claude-opus","tag-gemini","tag-gpt","tag-izabela-czumalowska","tag-jakosc-wikipedii","tag-kaggle","tag-llm","tag-milena-strozyna","tag-nlp","tag-stany-zjednoczone","tag-sztuczna-inteligencja","tag-wikipedia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1130","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1130"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1130\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1131"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1130"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1130"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1130"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}