Gpt-3 Sınıflandırma Modeli İle Türkçe Twitlerin Siber Zorbalık Durumlarının Belirlenmesi

Authors : Çilem Koçak, Tuncay Yiğit

Pages : 278-285

View : 76 | Download : 83

Publication Date : 2023-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İnsanlar genç yaşlı fark etmeksizin günümüz iletişim teknolojilerinden olan telefon, tablet, bilgisayar ve akıllı cihazlar ile internet dünyasına hızlı bir şekilde adım atmışlardır. İnternetin insanların hayatında yeri arttıkça sosyal medya platformlarını çeşitlenmekte ve kullanıcılar bu platformlarda yer almak istemektedirler. Sosyal medya kullanıcı sayısının artışı ile de bazı olumsuzluklarla karşılaşılmaktadır. Sosyal medya da karşılaşılan en önemli sorun da siber zorbalık durumlardır. Siber zorbalık sosyal medya kullanıcıları ya da gruplar arasında gerçekleşen günlük diyaloglar gibi görünse de paylaşılan bilgi, içerik, gündem sosyal medya ortamlarının çeşitlenmesi ile günden güne karşılaşma durumu artmaktadır. Bu makale, tweet\'leri siber zorbalık içerenler ve içermeyenler olarak sınıflandırma görevi için bir GPT-3 sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmektedir. Model ilk olarak Türkçe tweet\'ler üzerinde eğitildi ve test edildi ve toplamda %55\'lik bir doğrulukla sonuçlandı. Veriler İngilizce\'ye çevrildikten ve model yeniden eğitilip test edildikten sonra doğruluk %66\'ya yükseltildi. Her iki tweet sınıfı için kesinlik, hatırlama ve F1 puanı, siber zorbalık içermeyen tweet\'ler için sırasıyla 0,65, 0,68 ve 0,67 ve siber zorbalık içeren tweet\'ler için sırasıyla 0,67, 0,64 ve 0,65 olarak bulundu. siber zorbalık Modelin karışıklık matrisi, 17 tweet\'in doğru bir şekilde siber zorbalık içerdiğini, 9\'unun ise yanlış bir şekilde siber zorbalık içerdiğini gösterdi. Bu makalenin sonuçları, GPT-3\'ün tweet\'leri siber zorbalık içerenler ve makul bir doğruluk derecesi ile içermeyenler olarak sınıflandırma görevi için kullanılabileceğini göstermektedir.
Keywords : Siber zorbalık, Twitter, Yapay zeka, Metin Sınıflandırma, GPT 3