• English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Help
  • English 
    • English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Humanitāro zinātņu fakultāte / Faculty of Humanities
  • Bakalaura un maģistra darbi (HZF) / Bachelor's and Master's theses
  • View Item
  •   DSpace Home
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Humanitāro zinātņu fakultāte / Faculty of Humanities
  • Bakalaura un maģistra darbi (HZF) / Bachelor's and Master's theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Leksiskās daudzveidības analīze mākslīgā intelekta 4o modeļa ģenerēto un cilvēku rakstītos valodniecības pētījumu korpusos.

Thumbnail
View/Open
306-110666-Kolontaja_Laura_lk20070.pdf (3.916Mb)
Author
Kolontaja, Laura
Co-author
Latvijas Universitāte. Humanitāro zinātņu fakultāte
Advisor
Vinčela, Zigrīda
Date
2025
Metadata
Show full item record
Abstract
Daudzās jomās, tostarp valodniecībā, mākslīgā intelekta (MI) veidotie teksti rada būtiskus izaicinājumus, gan attiecībā uz to, kā šādus tekstus vajadzētu vērtēt, gan uz to, cik ticami tos atšķirt no cilvēka rakstītajiem. Dotais pētījums sniedz devumu šo problēmu risināšanā, pētot leksisko sarežģītību, izmantojot korpusa analīzes metodes, lai noskaidrotu, vai leksikas līmenī pastāv izmērāmas atšķirības starp cilvēka un mākslīgā intelekta radītiem akadēmiskiem rakstiem, un, ja pastāv, tad kādas ir šīs atšķirības. Pētījuma rezultāti liecina, ka MI radītajiem tekstiem ir tendence uz lielāku leksisko sarežģītību nekā cilvēka rakstītajiem. Šie secinājumi sniedz ieguldījumu MI ģenerēta satura identificēšanas metožu pilnveidei dažādos tekstuālos kontekstos.
 
Across numerous fields, including linguistics, the emergence of artificial intelligence (AI) generated texts presents significant challenges, particularly in determining how such texts should be addressed, and even in reliably distinguishing them from human-authored content. The present study seeks to aid in addressing these challenges by examining lexical complexity using corpus-based methods with the aim of identifying whether measurable differences exist between human and AI generated academic writing on a lexical level, and if so, what those differences entail. The findings of the paper, that AI generated texts appear to exhibit slightly greater lexical complexity than human-written counterparts, may serve to inform evaluation practices aimed at identifying machine generated content across different textual contexts.
 
URI
https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/71435
Collections
  • Bakalaura un maģistra darbi (HZF) / Bachelor's and Master's theses [6775]

University of Latvia
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

University of Latvia
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV