Geri Dön

Transform based artificial intelligent review of scientific papers

Bilimsel makalelerin dönüşüm tabanlı yapay zeka ile değerlendirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 895918
  2. Yazar: UĞUR BAKAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM ERDOĞDU, PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yaşar Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Akademik yayıncılıkta hakem değerlendirmesi, araştırma kalitesini ve bütünlüğünü uzman değerlendirmesi yoluyla sağlamak için kritik bir süreçtir. Ancak, geleneksel hakem değerlendirmesi, artan başvuru hacimleri ve potansiyel önyargılar gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Otomatik değerlendirme süreçleri için Yapay Zeka'ya (YZ) yönelik artan bir ilgi bulunmaktadır. Bu makale, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmalarını kullanan AI-Bazlı Makale İnceleme Aracını (AI-BART) sunmaktadır. Makine öğrenimi konferanslarından alınan bir veri seti üzerinde eğitilen bu araç, makalelerin özet, giriş ve sonuç bölümlerine dayanarak kabul veya reddini tahmin eder. Deneysel sonuçlar, %85 doğruluk oranı ile YZ'nin hakem değerlendirme verimliliğini ve nesnelliğini artırmadaki potansiyelini vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

Peer review is a critical process in academic publishing, ensuring research quality and integrity through expert evaluation. However, traditional peer review faces challenges like increasing submission volumes and potential biases. There is growing interest in Artificial Intelligence (AI) for automated review processes. This thesis presents an AI-Based Article Review Tool (AI-BART) which uses Large Language Models (LLMs) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. Trained on a dataset from machine learning conferences, the tool predicts acceptance or rejection based on the papers' abstract, introduction, and conclusion sections. Experimental results demonstrate an 85% accuracy, highlighting AI's potential to enhance peer review efficiency and objectivity.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    767950

    The analysis of energy efficiency networks through Actor-Network Theory, an example of Turkey

    Enerji verimliliği ağlarının Aktör-Ağ Kuramı yoluyla analizi: Bir Türkiye örneği

    ATİLLA KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE SEVİL BALTALI TIRPAN

  2. Tez No

    900798

    Gen dizilerinin tanımlanması ve sınıflandırılması amacıyla Yapay Zekâ sistemlerinin geliştirilmesi

    Development of Artificial Intelligence systems for the identification and classification of gene sequences

    BAHAR ÇİFTÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN TEKİN

  3. Tez No

    723185

    Sanal ve artırılmış gerçeklik teknolojisinin yatırım ve işletme maliyetine etkisi. Talaşlı imalat yatırımı üzerine uygulama örneği

    The effect of virtual and augmented reality technology on investment and operating cost. Application example on machining investment

    İBRAHİM MURAD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  4. Tez No

    975740

    Deep learning classification of column scraping photographs used in structural health assessment within the scope of transformation of areas under disaster risk plan

    Afet risk altındaki alanların dönüşümü planı kapsamında yapısal sağlık değerlendirmesinde kullanılan kolon kazıma fotoğraflarının derin öğrenme ile sınıflandırılması

    CAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA SELÇUK

  5. Tez No

    1007446

    Human-machine collaboration in landscape architecture:Multi-stage integration of ai into landscape site analysisworkflow

    Peyzaj mimarlığında insan-makine işbirliği: Yapay zekanınçevre analizi sürecine çok katmanlı entegrasyonu

    BUSE EZGİ ER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH BOZKURT

Geri Dön