gptPaper: Yapay Zeka Destekli Akademik Makale Analiz Aracı

Giriş

Bilimsel makalelerin analizi, akademik çalışmalarda büyük önem taşımaktadır. Ancak, yoğun araştırma süreçlerinde yüzlerce makalenin detaylı bir şekilde incelenmesi zaman alıcı olabilir. gptPaper aracı, OpenAI GPT ve DeepSeek modellerini kullanarak PDF formatındaki akademik makaleleri analiz eden ve detaylı raporlar üreten bir Python uygulamasıdır.

Bu yazıda, gptPaper aracının teknik altyapısını, özelliklerini, kurulum sürecini ve kullanımını ele alacağız [​].

Özellikler

gptPaper, bilimsel makaleleri hızlı ve verimli bir şekilde analiz edebilmek için çeşitli yeteneklere sahiptir:

• PDF’den Metin Çıkarma: Bilimsel makalelerden metinleri alır ve analiz edilmesini sağlar.
• Yapay Zekâ ile Bilimsel Analiz: OpenAI GPT (GPT-4, GPT-3.5) veya DeepSeek modellerini kullanarak metin analizi gerçekleştirir.
• Çoklu Yapay Zekâ Sağlayıcı Desteği: Kullanıcı, OpenAI veya DeepSeek API’sini tercih edebilir.
• Toplu PDF İşleme: Aynı anda birden fazla PDF dosyasını işleyebilir.
• Otomatik Raporlama: Analiz edilen her makale için ayrıntılı rapor oluşturur.
• Hata Yönetimi ve Yeniden İşleme: API hatalarını yöneterek işlemi sorunsuz hale getirir.
• Model Seçimi: Kullanıcı, tercih ettiği modeli seçebilir ve yapılandırabilir.

Kurulum Adımları

1. Depoyu Klonlayın:

   git clone https://github.com/bcankara/gptPaper.git


2. Bağımlılıkları Kurun:

   cd gptPaper
pip install -r requirements.txt


3. API Anahtarlarını Tanımlayın:
   .env.example dosyasını .env olarak kopyalayın ve aşağıdaki gibi API anahtarlarınızı ekleyin:

   # API Configuration

   OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here


   DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key-here

   # Model Selection


   API_PROVIDER=openai

   # Options: openai, deepseek


   MODEL_NAME=gpt-4 # OpenAI

   options: gpt-4, gpt-3.5-turbo


   # DeepSeek options: deepseek-chat, deepseek-coder

   • OpenAI API Key: platform.openai.com
   • DeepSeek API Key: platform.deepseek.ai

4. Makaleleri “Papers” Klasörüne Ekleyin:

   • Analiz etmek istediğiniz tüm PDF dosyalarını Papers klasörüne yerleştirin.

5. Aracı Çalıştırın:

   python gpt_paper.py


6. Analiz Sonuçlarını “Result” Klasöründen İnceleyin:

   • Her makale için [orijinal_dosya_adı]_output.txt formatında rapor oluşturulacaktır.

Çalışma Mantığı

1. Metin Çıkarma: PDF dosyasından metin alınır.
2. Yapay Zekâ Analizi: OpenAI GPT veya DeepSeek API kullanılarak detaylı bilimsel analiz yapılır.
3. Sonuç Dosyası Üretme: İşlenen makaleler için ayrıntılı rapor Result klasörüne kaydedilir.

Performans ve API Kullanımı

• API Token Tüketimi:

  • Seçilen modele ve makalenin uzunluğuna bağlı olarak değişir.
  • OpenAI GPT-4 daha fazla token tüketir; GPT-3.5-Turbo ise daha düşük maliyetlidir.

• İşleme Süresi:

  • Makalenin uzunluğu ve API sağlayıcısına bağlı olarak değişiklik gösterir.
  • Büyük PDF dosyaları için işlem süresi daha uzun olabilir.

• En İyi Kullanım Pratikleri:

  • Küçük bir makale seti ile test sürecine başlamak önerilir.
  • İşlem sırasında konsol çıktısı kontrol edilmelidir.
  • PDF’ler metin tabanlı olmalı, taranmış görüntü formatında olmamalıdır.

Çıktı Formatı

Her makale için oluşturulan raporda şu bilgiler yer alır:

1. Makale Atıf Bilgileri:

   • Başlık
   • Yazar(lar)
   • Yayın Yılı
   • Dergi Adı

2. Özet ve Temel Bulgular:

   • Makalenin ana konuları
   • Kullanılan yöntemler
   • Elde edilen sonuçlar

3. Önerilen Literatür ve Çalışmalar:

   • Modelin önerdiği ilgili akademik çalışmalar

4. Potansiyel Araştırma Yönleri:

   • Makalenin gelecekte nasıl genişletilebileceği

Bu bilgiler, araştırmacılar için hızlı bir bilimsel değerlendirme yapmayı kolaylaştırır.

Teknik Altyapı

gptPaper, aşağıdaki Python kütüphanelerini kullanmaktadır:

• pdfplumber: PDF’lerden metin çıkarmak için
• openai: OpenAI GPT modellerini kullanmak için
• requests: API isteklerini gerçekleştirmek için
• dotenv: API anahtarlarını çevresel değişkenlerden okumak için

Proje dosya yapısı:

• gpt_paper.py – Ana program dosyası
• requirements.txt – Bağımlılıkları içeren dosya
• Papers/ – İşlenecek PDF dosyalarının bulunduğu klasör
• Result/ – Analiz sonuçlarının kaydedildiği klasör

Lisans ve Geliştirici Bilgileri

Bu proje MIT Lisansı altında açık kaynak olarak paylaşılmaktadır.

• Burak Can KARA
• Website: bcankara.com
• GitHub: github.com/bcankara
• Email: burakcankara@gmail.com
• ORCID: 0000-0002-6933-0759

Sonuç

gptPaper, bilimsel makaleleri hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmek isteyen araştırmacılar için geliştirilmiş bir yapay zekâ destekli araçtır. OpenAI ve DeepSeek entegrasyonu sayesinde otomatik analiz ve detaylı rapor oluşturma özellikleri sunar.

Bilimsel çalışmalarınızı hızlandırmak için gptPaper’ı şimdi deneyin! 🚀
Daha fazla bilgi ve katkıda bulunmak için GitHub reposuna göz atabilirsiniz.

https://github.com/bcankara/gptPaper