這項研究開發了一套透明化的社群媒體仇恨言論偵測系統，運用先進語言模型（如 Mistral-7B）來清楚標示並解釋判斷依據。經多組資料集測試，這方法不只提升自動審查的準確率，也讓判斷過程更容易被理解與信任。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用 TripAdvisor 和 Twitter 的評論，分析遊客對景點的情感。經過資料處理後，分別用 TF-IDF 和 BERT 兩種方法做情感分析。結果發現，BERT 模型準確率最高（83.5%），對觀光管理和行銷推廣很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4在協助篩選食道切除術併發症危險因子的文獻時，和人工審查者的判斷一致率高，尤其在標準較寬鬆時表現更好。雖然標準嚴格時準確率會下降，但GPT-4仍能有效簡化流程並提供決策依據。未來建議進一步比較不同模型及應用於其他審查步驟。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究針對土耳其語拼字校正，建立了新資料集NoisyWikiTr，並比較BERT編碼器和T5編碼器-解碼器模型。結果顯示，能理解語境、針對語言設計的序列到序列模型，修正真實土耳其語拼字錯誤的效果，比傳統工具和一般模型都更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

翻譯教學很花時間，但AI工具能自動化重複工作。現在缺乏阿拉伯語相關資料集，這項研究用GPT把SauLTC轉成平行語料庫，方便教學。用餘弦相似度和人工評估檢查品質，發現LaBSE加GPT的組合相似度最高，達85.2%，顯示AI很有潛力協助翻譯教學資源建置。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文章介紹一個互動系統，結合可解釋式AI、Google Gemini Pro和基因演算法，能根據個人狀況，給出簡單又客製化的健康建議，幫助大家同時預防多種疾病。即使沒醫學背景，也能輕鬆管理健康、降低心臟病或糖尿病等風險，讓多重疾病預防更普及又有效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出一套自適應自我校正框架，專為大型語言模型設計，能有效提升中低資源語言的情感分析表現。透過創新資料增強和遷移學習，11種語言的平均F1分數提升7.35分，顯著縮小高低資源語言的差距，展現出強大的實用性和領域適應力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究針對阿拉伯語文法錯誤修正資源不足的問題，建立了全新的Tibyan語料庫。研究團隊用ChatGPT自動產生有錯和正確的句子對，再由語言專家審查修正，確保品質。Tibyan語料庫約有60萬詞元，涵蓋七種錯誤類型，對阿拉伯語GEC研究很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用GPT-2模型微調葡萄牙語學習者的文本來辨識母語，準確率高達94.65%，比傳統和其他transformer模型更優秀。結果證明大型transformer模型在母語辨識上很有效，對個人化語言學習和AI教育應用有很大幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究發現，真實書籍中的單字向量相似度會隨距離緩慢衰減，顯示有長程依賴性；但大型語言模型產生的文本則沒有這現象。這表示現有 LLMs（像 Transformer）缺乏捕捉人類語言長距離結構的能力，未來模型設計需加強記憶機制。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡