{"id":4569,"date":"2023-09-07T10:15:07","date_gmt":"2023-09-07T08:15:07","guid":{"rendered":"https:\/\/sentistocks.com\/?p=4569"},"modified":"2024-01-12T12:59:30","modified_gmt":"2024-01-12T11:59:30","slug":"czy-generatywne-modele-ai-chatgpt-co-potrafia-poprawnie-odczytywac-emocje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/czy-generatywne-modele-ai-chatgpt-co-potrafia-poprawnie-odczytywac-emocje\/","title":{"rendered":"Czy generatywne modele AI (ChatGPT &#038; co) potrafi\u0105 poprawnie odczytywa\u0107 emocje?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Ostatnimi czasy wielkim zainteresowaniem cieszy si\u0119 tzw. generatywna sztuczna inteligencja (GenAI). Jest <em>zdolna do generowania nowych danych, obraz\u00f3w, tekstu lub innych tre\u015bci na podstawie wzorc\u00f3w lub danych wej\u015bciowych<\/em>, cytuj\u0105c ChataGPT. Albo inaczej, <em>mo\u017ce tworzy\u0107 nowe dane, takie jak tekst, obrazy, filmy i muzyk\u0119. Opiera si\u0119 na algorytmach uczenia maszynowego, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 jej analizowa\u0107 istniej\u0105ce dane, a nast\u0119pnie generowa\u0107 nowe dane, kt\u00f3re s\u0105 podobne do danych oryginalnych<\/em>, pod\u0105\u017caj\u0105c za definicj\u0105 Google Bard.<\/strong><\/p>\n<p>Te modele j\u0119zykowe traktowane s\u0105 cz\u0119sto przez u\u017cytkownik\u00f3w jak \u201ewyrocznia znaj\u0105ca odpowiedzi na wszystkie pytania\u201d. Tw\u00f3rcy tych rozwi\u0105za\u0144 pozwalaj\u0105 swoim narz\u0119dziom na opisywanie i recenzowanie nieomal wszystkich sfer naszego \u017cycia, w tym tak\u017ce emocji, jakie nam towarzysz\u0105 a u\u017cytkownicy z tego skrz\u0119tnie korzystaj\u0105.<\/p>\n<p>Czy jednak te opisy, odpowiedzi na pytania i recenzje s\u0105 w pe\u0142ni wiarygodne? I nie &#8211; uprzedaj\u0105c pytania &#8211; nie poruszamy w naszym badaniu w\u0105tku tzw. halucynacji AI\u2026 chocia\u017c w swoich k\u0142amstewkach potrafi by\u0107 urocza, trzeba przyzna\u0107 ;).<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4619 alignnone\" src=\"https:\/\/sentistocks.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/chatGPT2-hallu2.jpg\" alt=\"\" width=\"332\" height=\"620\" \/>\u00a0 \u00a0 <img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4620 alignnone\" src=\"https:\/\/sentistocks.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/chatGPT-hallu1.jpg\" alt=\"\" width=\"318\" height=\"620\" \/><\/p>\n<p>Pod koniec artyku\u0142u, dla wytrwa\u0142ych, dzielimy si\u0119 z Wami mo\u017cliwymi negatywnymi konsekwencjami tego zjawiska.<\/p>\n<h2>Badanie sprawno\u015bci dzia\u0142ania generatywnej AI<\/h2>\n<p>Zesp\u00f3\u0142 naukowc\u00f3w wydzia\u0142u in\u017cynierii lingwistycznej Politechniki Wroc\u0142awskiej, w sk\u0142ad kt\u00f3rego weszli te\u017c uczeni pracuj\u0105cy nad naszym rozwi\u0105zaniem \u201eSentimenti \u2013 analizator emocji w tek\u015bcie\u201d poddali badaniu por\u00f3wnawczemu ChatGPT i inne dost\u0119pne modele j\u0119zykowe (w tym tak\u017ce systemy do analizy sentymentu).<\/p>\n<p>Jak wykaza\u0142y <a href=\"https:\/\/naukawpolsce.pl\/aktualnosci\/news%2C95635%2Cczy-chatgpt-rozumie-zarty-emocje-sarkazm-na-razie-nie-najlepiej.html\">badania wroc\u0142awskiego zespo\u0142u<\/a>, GenAI najgorzej radzi\u0142a sobie z zadaniami pragmatycznymi, wymagaj\u0105cymi wiedzy o \u015bwiecie oraz w\u0142a\u015bnie z ocen\u0105 emocji.<\/p>\n<h2>Nasze testy w Sentimenti<\/h2>\n<p>Pomiar sentymentu, emocji i pobudzenia emocjonalnego to kwintesencja Sentimenti. Dlatego te\u017c pokusili\u015bmy si\u0119 o prosty test sprawdzaj\u0105cy.<\/p>\n<p>Cztery losowo wybrane teksty poddali\u015bmy analizie za pomoc\u0105 \u201eanalizatora Sentimenti\u201d; ChatGPT 4; ChatGPT 3.5 oraz GOOGLE BARD pod k\u0105tem zawarto\u015bci emocji, jakimi emanuj\u0105. Jako jednostk\u0119 miary jako\u015bci dzia\u0142ania wskazanych program\u00f3w przyj\u0119to:<\/p>\n<ul>\n<li>MSE (mean squared error) &#8211; b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy jako wsp\u00f3\u0142czynnik oceny b\u0142\u0119du (kt\u00f3ry jest im mniejszy, tym korzystniejszy dla testowanego oprogramowania) oraz<\/li>\n<li>R\u00b2 &#8211; wsp\u00f3\u0142czynnik jako\u015bci dopasowania modelu (im jego warto\u015b\u0107 jest wi\u0119ksza, tym lepsze jest dopasowane testowanego oprogramowania).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Punktem odniesienia dla sprawdzenia jako\u015bci dzia\u0142ania wybranych program\u00f3w by\u0142y wyniki oceny emotywnej wybranych do analizy tekst\u00f3w przeprowadzone na respondentach (ludziach) bior\u0105cych udzia\u0142 w trakcie prac nad stworzeniem naszego analizatora emocji. Jako \u017ce warto\u015bci emocji prezentowane przez programy ChatGPT 4, ChatGPT 3.5 oraz Google Bard pokazywane s\u0105 w dw\u00f3ch miejscach po przecinku, dokonali\u015bmy analogicznych zaokr\u0105gle\u0144 w \u201eanalizatorze Sentimenti\u201d i w rezultatach badania przeprowadzonego na respondentach.<\/p>\n<h3>Losowo wybrane teksty, poddane analizie 3 AI<\/h3>\n<h4>Tekst 1<\/h4>\n<blockquote><p><em>Jako \u017ce wiele razy nocowa\u0142em w tym hotelu, moja recenzja niewiele si\u0119 zmieni. Pod dosy\u0107 brzydk\u0105 i zaniedban\u0105 bry\u0142\u0105 hotelu, kryje si\u0119 \u0142adnie wyremontowane wn\u0119trze i sympatyczny personel. Pokoje s\u0105 czyste, jasne i dosy\u0107 obszerne. \u015bniadania wy\u015bmienite. Niestety menu restauracji, jak we wszystkich Novotelach, jest fatalne, a potrawy skromne, niesmaczne i bardzo drogie. Na szcz\u0119\u015bcie w Krakowie jest wiele miejsc, gdzie mo\u017cna dobrze zje\u015b\u0107. Zdecydowanie nie polecam restauracji, ale hotel jak najbardziej. Warto by pomy\u015ble\u0107 o odnowie bry\u0142y hotelu, gdy\u017c jest z innej epoki. Taka sama by\u0142a w moich czasach studenckich, 25 lat temu!!!!<\/em><\/p><\/blockquote>\n<h4>Tekst 2<\/h4>\n<blockquote><p><em>Hotel w idealnym po\u0142o\u017ceniu, je\u017celi chodzi o \u0142\u00f3d\u017a, dwie minuty od Piotrowskiej w samym centrum, ale je\u017celi chodzi o czysto\u015b\u0107 to tragedia \u0142azienka \u015bmierdzia\u0142a a po\u015bciel brudna, na t\u0105 klas\u0119 hotelu to nie do przyj\u0119cia<\/em><\/p><\/blockquote>\n<h4>Tekst 3<\/h4>\n<blockquote><p><em>Hotel tylko na jednodniowy nocleg w sprawach s\u0142u\u017cbowych i nic poza tym. Po ostatnim kilkudniowym pobycie z rodzin\u0105 zadecydowali\u015bmy, \u017ce b\u0119dzie to nasza ostatnia wizyta w tym hotelu. Jedzenie standardowe dla wszystkich Ibis\u00f3w, pokoje r\u00f3wnie\u017c. Obs\u0142uga na recepcji &#8211; ruletka. Po zameldowaniu dostali\u015bmy chyba najmniejszy naro\u017cny pok\u00f3j w ca\u0142ym hotelu mimo wcze\u015bniejszej telefonicznej rezerwacji konkretnych pokoi na konkretnych pi\u0119trach, pono\u0107 ze wzgl\u0119du na ob\u0142o\u017cenie. Dziwnym trafem kilka minut p\u00f3\u017aniej podczas obs\u0142ugi przez innego recepcjonist\u0119 nasze pokoje si\u0119 znalaz\u0142y&#8221;. W pokojach niezbyt czysto, housekeeping nie zwraca uwagi na stawiane rodzaje w\u00f3d mimo licznych pr\u00f3\u015bb. Restauracja pozostawia wiele do \u017cyczenia.&#8221;<\/em><\/p><\/blockquote>\n<h4>Tekst 4<\/h4>\n<blockquote><p><em>Hotel po\u0142o\u017cony niedaleko centrum Wroc\u0142awia. Pok\u00f3j i \u0142azienka czyste, kosmetyki ok, mo\u017ce troch\u0119 \u0142\u00f3\u017cko za mi\u0119kkie, ale nie by\u0142o \u017ale. \u015aniadania ca\u0142kiem dobre. Parking dodatkowo p\u0142atny 25 z\u0142. Na bardzo du\u017cy plus chcia\u0142em oceni\u0107 obs\u0142ug\u0119. W recepcji wszystko sprawnie i z u\u015bmiechem. Natomiast podczas \u015bniadania jedna z pa\u0144 kelnerek bardzo pozytywnie mnie zaskoczy\u0142a. Bardzo szybko zorganizowa\u0142a stolik dla 8 os\u00f3b, od razu donios\u0142a krzese\u0142ko do karmienia dla dziecka, pyta\u0142a dzieci jak si\u0119 Wroc\u0142aw podoba itd. W pewnym momencie moja 7 letnia c\u00f3rka zapyta\u0142a, czy jest ketchup na co pani z u\u015bmiechem: pewnie, \u017ce jest, ju\u017c id\u0119 ci przynie\u015b\u0107. Par\u0119 s\u0142\u00f3w i gest\u00f3w a robi wra\u017cenie.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<h3>Wyniki<\/h3>\n<p>Przeprowadzony prosty test potwierdzi\u0142 wnioski wroc\u0142awskich naukowc\u00f3w, \u017ce w przypadku analizy emocji, chatboty znacznie ust\u0119puj\u0105 specjalistycznym programom takim jak np. \u201e<strong>Sentimenti<\/strong>\u201d.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-4625\" src=\"https:\/\/sentistocks.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GAI-comparison_form1_PL.png\" alt=\"\" width=\"704\" height=\"372\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-4624\" src=\"https:\/\/sentistocks.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GAI-comparison_form2_PL.png\" alt=\"\" width=\"704\" height=\"372\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-4623\" src=\"https:\/\/sentistocks.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GAI-comparison_form3_PL.png\" alt=\"\" width=\"704\" height=\"372\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-4622\" src=\"https:\/\/sentistocks.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GAI-comparison_form4_PL.png\" alt=\"\" width=\"704\" height=\"372\" \/><\/p>\n<p>Punktem wyj\u015bcia s\u0105 wyniki na osobach (Respondenci) i do nich przyr\u00f3wnujemy pozosta\u0142e modele: Sentimenti, ChatGPT 4.0, ChatGPT 3.5 i Google Bard.<\/p>\n<p>Jak wida\u0107 w przypadku <strong>analizatora Sentimenti<\/strong>, warto\u015bci wska\u017anik\u00f3w MSE i R\u00b2 s\u0105 zdecydowanie lepsze, ni\u017c w przypadku pozosta\u0142ych program\u00f3w.<\/p>\n<p><strong>Wska\u017anik MSE<\/strong> &#8211; w przypadku \u201e<strong>analizatora Sentimenti<\/strong>\u201d jego warto\u015b\u0107 mierzona jest w trzecim, a nawet w czwartym miejscu po przecinku co pokazuje zbli\u017canie si\u0119 b\u0142\u0119du (w dzia\u0142aniu analizatora) do zera. Inaczej jest w pozosta\u0142ych programach, gdzie warto\u015b\u0107 tego wska\u017anika mierzona jest w drugim, a nawet w pierwszym miejscu po przecinku pokazuj\u0105c du\u017cy obszar b\u0142\u0119du w dzia\u0142aniach tych program\u00f3w.<\/p>\n<p><strong>Wska\u017anik R\u00b2<\/strong> &#8211; w przypadku \u201e<strong>analizatora Sentimenti<\/strong>\u201d warto\u015bci tego wska\u017anika mieszcz\u0105 si\u0119 w przedziale od 0,8217 do 0,9563, gdzie przedzia\u0142 0,8 \u2013 0,9 okre\u015blany jest jako dopasowanie dobre, a przedzia\u0142 0,9 \u2013 1,0 jako dopasowanie bardzo dobre.<\/p>\n<p>W przypadku pozosta\u0142ych program\u00f3w najwy\u017csze miary wska\u017anika R\u00b2 dla:<\/p>\n<ul>\n<li>ChatGPT 4.0 \u2013 0,3981<\/li>\n<li>ChatGPT 3.5 &#8211; 0,3769<\/li>\n<li>GOOGLE BARD &#8211; 0,4609<\/li>\n<\/ul>\n<p>oznaczaj\u0105 <span style=\"text-decoration: underline;\">dopasowanie niezadowalaj\u0105ce<\/span>.<\/p>\n<h2>Halucynacje GenAI<\/h2>\n<p>W przypadku generatywnych modeli pojawia si\u0119 jeszcze jeden problem, na kt\u00f3ry zwracaj\u0105 uwag\u0119 wnikliwi analitycy. Jest to <a href=\"https:\/\/medium.com\/geekculture\/why-chatgpt-lies-4d4e0c6e864e\">tendencja do wyrzucania przez program b\u0142\u0119dnych informacji<\/a>.<br \/>\nJe\u015bli to zjawisko, okre\u015blane jako \u201ehalucynacje\u201d, by\u0142oby zjawiskiem powtarzalnym, to istnieje zagro\u017cenie, \u017ce ChatGPT przy kolejnym zapytaniu o poziom sentymentu dla jakiego\u015b waloru finansowego m\u00f3g\u0142by udzieli\u0107 zupe\u0142nie innej odpowiedzi ni\u017c udzieli\u0142by jej pierwotnie. W takim przypadku strategie inwestycyjne przyj\u0119te przez inwestor\u00f3w zosta\u0142yby zasilone b\u0142\u0119dnymi danymi mog\u0105cymi wp\u0142yn\u0105\u0107 na wyniki transakcji finansowych.<br \/>\nTakiego niebezpiecze\u0144stwa nie ma w przypadku \u201eanalizatora Sentimenti\u201d. Tutaj niezale\u017cnie od ilo\u015bci zapyta\u0144 o poziom emocji w konkretnym (tym samym) tek\u015bcie za ka\u017cdym razem otrzymujemy identyczne wyniki.<\/p>\n<h2>GenAI vs Sentimenti na rynkach finansowych<\/h2>\n<p>W ramach projektu Sentistocks, wykorzystujemy pomiar nat\u0119\u017cenia emocji do predykcji przysz\u0142ych warto\u015bci wybranych instrument\u00f3w finansowych. Pomiar nat\u0119\u017cenia emocji pozwala nam okre\u015bli\u0107, w jakim kierunku zmierza nastr\u00f3j rynku, zwany powszechnie sentymentem inwestorskim.<\/p>\n<p>Korelacja nat\u0119\u017cenia tego wska\u017anika (budowanego przecie\u017c na bazie emocji, jakie odczuwaj\u0105 inwestorzy) z danymi finansowymi pozwala przy wykorzystaniu wyuczonych modeli predykowa\u0107 przysz\u0142e warto\u015bci instrument\u00f3w finansowych. Aktualnie model analizuje nastroje na rynku kryptowalutowym (predykcja kursu Bitcoina w przedzia\u0142ach czasowych 15-minutowych).<\/p>\n<p>Pojawiaj\u0105 si\u0119 tak\u017ce informacje o wykorzystywaniu ChatGPT do przewidywaniu zwrot\u00f3w z rynku akcji przy u\u017cyciu <a href=\"https:\/\/papers.ssrn.com\/sol3\/papers.cfm?abstract_id=4412788\">analizy nastroj\u00f3w nag\u0142\u00f3wk\u00f3w wiadomo\u015bci<\/a>.<\/p>\n<p>Jak wskazuj\u0105 autorzy przywo\u0142anej publikacji:<\/p>\n<blockquote><p><em>\u2026analiza pokazuje, \u017ce wyniki sentymentu ChatGPT wykazuj\u0105 statystycznie istotn\u0105 moc predykcyjn\u0105 na dzienne zwroty z rynku akcji. Wykorzystuj\u0105c dane z nag\u0142\u00f3wk\u00f3w wiadomo\u015bci i wygenerowanie sentymentu, znajdujemy siln\u0105 korelacj\u0119 pomi\u0119dzy ocen\u0105 ChatGPT, a p\u00f3\u017aniejszymi dziennymi zwrotami akcji w naszej pr\u00f3bie.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Na uwag\u0119 zas\u0142uguje zwrot w publikacji:<\/p>\n<blockquote><p><em>wyniki sentymentu ChatGPT wykazuj\u0105 statystycznie istotn\u0105 moc predykcyjn\u0105.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Nasz kr\u00f3tki test dla ChatGPT (4.0 i 3.5) pokaza\u0142, \u017ce mierniki jako\u015bci (MSE i R\u00b2) dla tych program\u00f3w wykorzystywanych do pomiaru emocji stanowi\u0105cych o sentymencie i jego kierunku s\u0105 niezadowalaj\u0105ce. A mimo to autorzy przywo\u0142anej publikacji uzyskali pozytywne wyniki swoich bada\u0144.<\/p>\n<p>Mo\u017cna zada\u0107 w takim razie pytanie, o ile lepsze by\u0142yby wyniki, gdyby do pomiaru sentymentu inwestorskiego wykorzystano nasz <strong>analizator Sentimenti<\/strong>, gdzie zw\u0142aszcza wska\u017anik R\u00b2 by\u0142 dla naszego rozwi\u0105zania ponad dwukrotnie wy\u017cszy ni\u017c zanotowali\u015bmy to dla ChatGPT?<\/p>\n<h2>Podsumowanie<\/h2>\n<p>Staraj\u0105c si\u0119 by\u0107 obiektywnym w naszym uproszczonym por\u00f3wnaniu, niestety widzimy szereg zagro\u017ce\u0144 czy wr\u0119cz wyklucze\u0144 dla u\u017cywania generatywnych modeli sztucznej inteligencji w profesjonalnych zastosowaniach, szczeg\u00f3lnie w obszarach bazuj\u0105cych na pomiarze sentymentu i emocji. W naszej ocenie wynika to zar\u00f3wno z konstrukcji samego rozwi\u0105zania, danych \u017ar\u00f3d\u0142owych dostarczanych do uczenia modeli, jak i samej koncepcji pomiaru sentymentu i emocji.<\/p>\n<p>W szczeg\u00f3lno\u015bci:<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"text-decoration: underline;\">r\u00f3\u017cnice w budowie modeli j\u0119zykowych<\/span>: model Sentimenti budowany by\u0142 od podstaw na bazie danych uzyskanych w wyniku by\u0107 mo\u017ce najwi\u0119kszych na \u015bwiecie tego typu bada\u0144, z udzia\u0142em ludzi. Tak przygotowane i ukierunkowane badania zazwyczaj skutkuj\u0105 z zaw\u0119\u017con\u0105 funkcjonalno\u015bci\u0105 jednak przy jednocze\u015bnie zdecydowanie wy\u017cszej jako\u015bci wynik\u00f3w w por\u00f3wnaniu z podej\u015bciem pozyskiwania danych de facto z ka\u017cdego mo\u017cliwego obszaru celem zapewnienia modelowi jak najwi\u0119kszej \u201ewiedzy\u201d.<\/li>\n<li><span style=\"text-decoration: underline;\">r\u00f3\u017cnice w sposobie interpretacji sentymentu i emocji<\/span>: w ramach projektu Sentimenti, badane osoby udziela\u0142y odpowiedzi na pytanie, jakie emocje okazany im tekst w nich wzbudza &#8211; minimum 50 r\u00f3\u017cnych os\u00f3b dla ka\u017cdego z tekst\u00f3w. Tym samym mierzony by\u0142 odbi\u00f3r tekstu przez czytelnika (odbiorc\u0119 wiadomo\u015bci). W przypadku generatywnych modeli AI, dostajemy \u201csubiektywn\u0105\u201d ocen\u0119 danego modelu j\u0119zykowego. Tym samym jest ona bli\u017csza pr\u00f3bie zgadni\u0119cia intencji wywo\u0142ania okre\u015blonych emocji przez autora komunikatu (nadawc\u0119 wiadomo\u015bci), a nie tego, jak ten komunikat mo\u017ce by\u0107 odebrany. Taka interpretacja nie nadaje si\u0119 w naszej ocenie do obiektywnego okre\u015blenia emocji i zastosowania w narz\u0119dziach wykorzystuj\u0105cych pomiar sentymentu i emocji.<\/li>\n<li><span style=\"text-decoration: underline;\">halucynacje:<\/span> og\u00f3lnie znany problem generatywnych modeli. W odr\u00f3\u017cnieniu od modelu Sentimenti, skupionego na ocenie 11 wska\u017anik\u00f3w emotywnych, gdzie taki problem nie wyst\u0119puje i ocena danego tekstu zawsze b\u0119dzie dawa\u0142a taki sam wynik, GenAI potrafi relatywnie cz\u0119sto poda\u0107 odpowied\u017a niezgodn\u0105 z prawd\u0105. W naszej ocenie wyklucza to u\u017cywanie GenAI do profesjonalnych zastosowa\u0144 j\u0119zykowych.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ostatnimi czasy wielkim zainteresowaniem cieszy si\u0119 tzw. generatywna sztuczna inteligencja (GenAI). Jest zdolna do generowania nowych danych, obraz\u00f3w, tekstu lub innych tre\u015bci na podstawie wzorc\u00f3w lub danych wej\u015bciowych, cytuj\u0105c ChataGPT. Albo inaczej, mo\u017ce tworzy\u0107 nowe dane, takie jak tekst, obrazy, filmy i muzyk\u0119. Opiera si\u0119 na algorytmach uczenia maszynowego, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 jej analizowa\u0107 istniej\u0105ce dane, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":5392,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[88,93],"tags":[],"class_list":["post-4569","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analizy-przypadku","category-artykuly-naukowe"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4569","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4569"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4569\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6595,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4569\/revisions\/6595"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5392"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4569"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4569"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sentistocks.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4569"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}