LLM afektiivsete tõlgendusdimensioonide hindajana

Lühendatud kirje lehekülg
dc.contributor.advisorUusberg, Andero, juhendaja
dc.contributor.authorKõrge, Kersten
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Psühholoogia instituutet
dc.date.accessioned2025-08-29T11:31:58Z
dc.date.available2025-08-29T11:31:58Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractTõlgendusteooriad käsitlevad afekti, kui subjektiivse kognitiivse protsessi tulemusena tekkivat reaktsiooni. Tänapäeva tekstipõhises suhtlusest küllastunud maailmas, võivad suurtel keelemudelitel (LLM) põhinevad tehnoloogiad pakkuda paindlikku ja kiiresti kohaldatavat täiendust inimeste olukorra analüüsi nõudvatele lahendustele. Käesolevas töös testisime üldkasutatava LLM lahenduse OpenAI GPT-4 reliaablust ja täpsust inimeste emotsionaalsete olukordade kirjelduste tõlgendamisel. Leidsime, et küsimustiku kontekst, üksiküsimuste tähendusväli, skaala sõnaline tähendus, sündmuste kirjelduste pikkus ja GPT-4-le omased teoreetilised seosed täpsust ja tõlgenduste- vahelisi seoseid mõjutavad.et
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/115556
dc.language.isoet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/
dc.subjectGPT-4et
dc.subjectLLMet
dc.subjecttõlgenduset
dc.subjectafektet
dc.subjectGPT-4en
dc.subjectLLMen
dc.subjectappraisalen
dc.subjectaffecten
dc.subject.othermagistritöödet
dc.titleLLM afektiivsete tõlgendusdimensioonide hindajanaet
dc.title.alternativeLLM as the annotator of affective appraisalsen
dc.typeThesisen

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt
Nimi:
Korge_Kersten_magistritoo.pdf
Suurus:
1.11 MB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Lae alla

Kollektsioonid

Psühholoogia magistritööd – Master´s theses in psychology