Akademik arama
Arama sonuçları
“Doğal Dil İşleme” için 4 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
ChatGPT ve Yeni Akademik Gerçeklik: Akademik Yayıncılıkta Yapay Zeka Tarafından Yazılan Araştırma Makaleleri ve Büyük Dil Modellerinin Etiği
Yapay zeka, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, akademik araştırma ve yayıncılık ekosistemini köklü bir dönüşüme uğratmaktadır. OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT ve altta yatan GPT-3 gibi büyük dil modelleri, otomatik metin üretimi, özetleme ve düzenleme yetenekleriyle bilimsel iletişim süreçlerine doğrudan dahil olmaktadır. Bu durum bir yandan editoryal süreçleri kolaylaştırma, metin kalitesini artırma ve disiplinlerarası erişilebilirliği sağlama potansiyeli sunarken; diğer yandan yazarlık tanımı, telif hakları, kaynak gösterme ilkeliliği, akademik teşvik sistemlerindeki çarpıklıklar ve bilimsel dürüstlük açısından ciddi etik tartışmaları beraberinde getirmektedir.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Yapay Zeka ile Diş Hekimliği Teşhislerinin Dönüştürülmesi: Hasta Bakımı için ChatGPT ve Büyük Dil Modellerinin Gelişmiş Entegrasyonu
Yapay zeka ve büyük dil modellerinin (LLM) tıp ve diş hekimliği teşhis süreçlerine entegrasyonu, dijital sağlık alanında büyük bir dönüşüm yaratmaktadır. Geleneksel kural tabanlı uzman sistemlerden (Yazılım 1.0) makine öğrenimi ve derin öğrenmeye dayalı sistemlere (Yazılım 2.0) geçiş süreci, klinisyenlerin teşhis doğruluğunu artırırken idari yükleri azaltmayı vadetmektedir. Ancak diş hekimliği klinik süreçlerine yönelik yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde, tıp eğitimi almamış mühendislerin tasarımları ile hekimlerin bütüncül yaklaşımı arasındaki farklar, veri kalitesi, model yanlılığı ve bilgi doğruluğu gibi yapısal sorunlar güncel alan yazında yoğun tartışmalara neden olmaktadır. Bu makale, özellikle ChatGPT ve benzeri dil modellerinin diş hekimliğindeki güncel konumunu, olanaklarını ve sınırlılıklarını tartışmaya açmaktadır.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Büyük Dil Modelleri Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme: Gelişim, Teknikler ve Gelecek Yönelimleri
Doğal dil işleme ve yapay zeka alanında dil modelleme, istatistiksel yaklaşımlardan derin nöral ağlara ve önceden eğitilmiş Transformer modellerine uzanan kapsamlı bir evrim geçirmiştir. Parametre boyutlarının milyarlarca ölçeğe ulaşmasıyla birlikte modellerde metin içi öğrenme, talimat takip etme ve adım adım akıl yürütme gibi beliren beceriler gözlemlenmiştir. Bu durum, yapay zeka geliştirme paradigmalarını kökten değiştirmiş, ancak devasa modellerin eğitimi, hizalanması ve değerlendirilmesi konularında yeni metodolojik zorluklar ortaya çıkarmıştır. Bu derleme, alandaki hızlı teknik gelişmeleri sistematik bir yapıda organize ederek literatürdeki karmaşıklığı gidermeyi hedeflemektedir.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Eğitim Verilerinde Duygu Analizi ve Görüş Madenciliği: Kapsamlı Bir Derleme
Eğitim sektöründe duygu analizi ve görüş madenciliği, öğrencilerin geri bildirimlerini pedagojik ve kurumsal düzeyde değerlendirmek amacıyla giderek daha fazla kullanılmaktadır. Öğrenim yönetim sistemleri, ders değerlendirme anketleri ve çevrim içi tartışma forumları üzerinden toplanan nitel metinler, öğrenme ve öğretme süreçlerinin geliştirilmesinde kritik rol oynamaktadır. Ancak bu metinlerin manuel olarak etiketlenmesi büyük kaynak ve zaman gerektirdiğinden, yapay zekâ ve doğal dil işleme tekniklerine dayalı otomatik duygu analizi yaklaşımlarına olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır.