Twitter Platformundan Elde Edilen Türkçe Saldırgan Dil Derlemi

Authors : Şeyma ŞAHİNER YILMAZ, İlyas ÖZER, Hadi GÖKÇEN

Pages : 304-316

Doi:10.46387/bjesr.1173434

View : 66 | Download : 10

Publication Date : 2022-10-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Sosyal medya platformlarında kullanıcıların paylaşımlar arasında saldırgan dil barındıran içeriklerin önemli oranda arttığı gözlemlenmiştir. Çalışma Türkçe dilinde bu sorunun çözümüne katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada Twitter platformundan elde edilen bir veri seti oluşturulmuştur. 14752 Türkçe tweet metninden oluşan bu veri seti etiketleyiciler tarafından manuel olarak etiketlenmiştir. Buna ek olarak oluşturulan veri seti kullanılarak LSTM insert ignore into journalissuearticles values(Long ShortTerm Memory); ve GRU insert ignore into journalissuearticles values(Gated Recurrent Units); modellerinin sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Çalışmada ikili ve çoklu sınıflandırma yapılmıştır. Saldırgan dil ile ilgili Türkçe için çoklu sınıflandırma yapılan ilk çalışmadır. Bunlara ek olarak Twitter platformundan 1 milyon 860 bin tweet metninden oluşan genişletilmiş derlem elde edilmiştir. Burada word2vec yöntemi ile kelime temsilleri elde edilmiştir. Böylelikle genişletilmiş derlem kullanımının sınıflandırma performanslarına katkısı karşılaştırılmıştır. Çalışmada yapılan ikili sınıflandırma da genişletilmiş derlem kullanımıyla en yüksek performans GRU modeli F1-skor değeri %94,49’dur. Bu sebeple çoklu sınıflandırma yapılırken GRU modeli kullanılmıştır. Çoklu sınıflandırmada elde edilen sınıflandırma performans değerleri genişletilmiş derlemin katkısıyla GRU F1-makro değeri %71,97 ve %54,10’dur. Bu alanda Türk dili literatürüne katkı sağlamak amacıyla mevcut çalışmanın veri setleri ve genişletilmiş derlem kelime vektörleri paylaşılacaktır.
Keywords : Duygu Analizi, Derin Öğrenme, Saldırgan Dil, Sosyal Medya Uygulaması, Twitter

ORIGINAL ARTICLE URL