Geri Dön

Biomedical lay summarization using large language models data augmentations and salient sentence extraction

Büyük dil modelleri, veri arttırmaları ve önemli cümle çıkarma kullanılarak biyomedikal genel anlamda özetleme

  1. Tez No: 1019631
  2. Yazar: EGECAN ÇELİK EVGİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP İLKNUR KARADENİZ EROL, PROF. DR. OLCAY TANER YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Biyomedikal makaleleri okumak ve anlamak, özellikle disiplinlerarası alanlarda, uzman olmayan araştırmacılar için zaman alıcı ve zor olabilir. Bilimsel makalelerin açık ve anlaşılır bir şekilde yazılmış özetlerinin sunulması, disiplinlerarası araştırmaları ve bilgi paylaşımını destekleyebilir. Bu tezde, biyomedikal makalelerin orijinal anlamlarını ve bilimsel doğruluğunu koruyarak olabildiğince anlaşılabilir özetler oluşturmaya odaklanıyoruz. Büyük Dil Modellerini ince ayar stratejileri, bilgi edinimiyle güçlendirilmiş üretim teknikleri ve klasik doğal dil işleme yöntemleriyle birleştiriyoruz. Ayrıca, önerilen yaklaşımın her bir bileşeninin etkinliğini değerlendirmek için bir ablasyon çalışması yürütüyoruz.

Özet (Çeviri)

Reading and understanding biomedical articles can be a headache for researchers. Writting lay summaries of scientific articles, written in a clear and understandable way, can support interdisciplinary research and knowledge sharing. In this thesis, we focus on generating understandable summaries of biomedical articles while preserving their scientific accuracy as much as possible. We employ Large Language Models combined with fine-tuning strategies, retrieval-augmented generation techniques, and classical natural language processing methods. In addition, we conduct an ablation study to evaluate the effectiveness of each component in the proposed approach.

Benzer Tezler

  1. Machine learning based lay summarization in biomedical domain

    Makine öğrenmesi tabanlı tıbbi alanda özetleme sistemi

    ÇAĞLA ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL TÜYSÜZ ERMAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP İLKNUR KARADENİZ EROL

  2. Sickle cell anemia in Hatay

    Hatay'da orak biçimli alyuvar hücresi anemisi

    KIZILCA YÜRÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    SosyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NÜKHET SİRMAN

  3. Makrosiklik BODIPY bileşiklerinin sentezi ve karakterizasyonu

    Synthesis and characterization of macrocyclic BODIPY compounds

    FERHAN KARA GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    KimyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRİYE TÜNCEL ELMALI

  4. İlaç taşıyıcı olarak halloysit içeren nanosüngerlerin tasarımı, sentezi ve karakterizasyonu

    Design, synthesis and characterization of halloysite containing nanosponges as drug carrier

    BURCU AKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KimyaHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KAPLAN CAN

  5. Santrifüj eğirme sistemi ile üretilen liflerle yapılan kompozitlerin mekanik özelliklerinin belirlenmesi

    Definition of mechanical properties from centrifugal spun fibrous composites

    HARUN YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAFAK YILMAZ

    YRD. DOÇ. ALİ KILIÇ