ÜRETKEN YAPAY ZEKA MODELLERİNİN TEKNİK ÖZELLİKLERİ VE KULLANICI GERİ BİLDİRİMLERİNİN ANALİZİ: CHATGPT ÖRNEĞİ

Authors : Serkan Metin

Pages : 744-770

Doi:10.54282/inijoss.1763596

View : 128 | Download : 160

Publication Date : 2025-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, üretken yapay zekâ modellerinin teknik özelliklerini ve kullanıcı deneyimlerini bütüncül bir biçimde inceleyerek ChatGPT örneği üzerinden kapsamlı bir analiz sunmaktadır. Üretken yapay zekânın (ÜYZ) temel bileşenleri, transformer tabanlı büyük dil modelleri, GAN ve VAE gibi alternatif üretici mimariler kuramsal arka plan olarak ele alınmıştır. Bu bağlamda çalışmanın özgün katkısı, ÜYZ teknolojilerinin teknik altyapısı ile kullanıcı yorumlarından elde edilen duygu ve şikâyet analizini birlikte değerlendirmesidir. Veri kümesi Kaggle üzerinde yer alan 196.720 kullanıcı yorumundan oluşmakta olup, yorumlara ilişkin puanlar temel alınarak üç sınıflı (pozitif-nötr-negatif) duygu analizi yapılmıştır. TF-IDF, n-gram ve kelime frekans analizleri metinsel örüntüleri ortaya çıkarmış; ardından Karar Ağacı, Naive Bayes, KNN, SVM, MLP ve Rastgele Orman algoritmaları uygulanmıştır. Sonuçlara göre MLP ve Rastgele Orman modelleri %91 doğruluk ile en başarılı sınıflandırıcılar olmuştur. Ayrıca olumsuz yorumlara dayalı tematik şikâyet analizi gerçekleştirilmiş ve beş temel problem alanı hata mesajları, yükleme sorunları, fiyat eleştirileri, eksik cevaplar, görsel destek problemleri belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, ChatGPT’nin genel olarak olumlu karşılandığını; ancak teknik kararlılık ve cevap tutarlılığı konularında geliştirmeye ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir.
Keywords : Üretken Yapay Zeka, Duygu Analizi, Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, ChatGPT

ORIGINAL ARTICLE URL