BERTurk tabanlı çok modelli yapay zekâ üretimli Türkçe metin tespiti
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.18, ss.0-15, 2026 (TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 18
- Basım Tarihi: 2026
- Doi Numarası: 10.28948/ngumuh.1930411
- Dergi Adı: Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Derginin Tarandığı İndeksler: EBSCO Legal Collection, TR DİZİN (ULAKBİM), Sobiad Atıf Dizini
- Sayfa Sayıları: ss.0-15
- Kayseri Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Yapay zekâ dil modellerinin hızla gelişmesiyle birlikte, bu modeller tarafından üretilen metinlerin tespit edilmesi akademik dürüstlük ve bilgi güvenilirliği açısından kritik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu çalışmada, Türkçe metinler üzerinde yapay zekâ üretimli metin tespiti için kapsamlı bir yaklaşım sunulmaktadır. Altı farklı büyük dil modeli (GPT-4o, GPT-3.5-turbo, Gemini 2.5 Flash, Claude Sonnet 4.6, Llama 3.3 70B ve DeepSeek V3) kullanılarak üç farklı senaryo (tam üretim, yeniden yazım ve tamamlama) altında beş farklı metin türünde toplam 9.000 yapay zekâ metni üretilmiştir. BERTurk modeli ince ayar yöntemiyle eğitilmiş ve %97.54 doğruluk, %98.37 F1-skoru ve %99.31 AUC-ROC değerlerine ulaşmıştır. Karşılaştırma deneyleri, BERTurk modelinin XLM-RoBERTa, mBERT, TurkishBERTweet ve TF-IDF tabanlı yöntemlerden üstün performans gösterdiğini ortaya koymuştur.