Makine Öğrenmesi ve Topluluk Öğrenmesi ile Nefret Söylemi Sınıflandırması

Authors : Hüsnü Baran, Muhammet Sinan Başarslan

Pages : 56-65

View : 27 | Download : 10

Publication Date : 2025-06-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllardaki teknolojik gelişmeler nedeniyle insanlar arasındaki sağlıksız iletişim, sosyal hayatın bir kırılma noktasına ulaştığını giderek daha belirgin hale getirmektedir. İnsanlar oldukça gergin ve birbirlerine karşı katlanılmaz duygular beslemektedir. Bu duyguların ifadesi, sosyal medya uygulamalarında görülmeye başlanmıştır. Pandemi ve savaşlar gibi faktörler de bu sorunun artışına katkıda bulunmaktadır. Bu çalışmada, Reddit, Twitter ve 4Chan verileri üzerinde doğal dil işleme teknikleri uygulandıktan sonra, metinler çeşitli metin temsil yöntemleriyle (TF-IDF, BoW, Word2Vec CBoW ve Skip-Gram) temsilleri çıkarılmıştır. Bu temsiller, nefret söylemi içerip içermediğine göre makine öğrenmesi (Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Lojistik Regresyon, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri) ve topluluk öğrenme (AdaBoost, Hard Voting, Soft Voting, Stacking ve XGBoost) yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Modeller, %80-%20 eğitim-test ayrımıyla Doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 skoru kullanılarak değerlendirilmiştir. En iyi sonuç, Word2Vec CBoW temsili sonrası Stacking ile oluşturulan modelde %97.20 doğruluk, %97.61 F1, %95.90 hatırlama ve %99.39 hassasiyet ile elde edilmiştir. Bu çalışma, tahmin temelli yöntemlerden biri olan Word2Vec yönteminin, dengesiz veri setlerinde iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Keywords : Topluluk Öğrenmesi, Nefret söylemi, Makine Öğrenmesi, Kelime Temsili

ORIGINAL ARTICLE URL