Geri Dön

Türkçe metinlerde ironi ve iğneleme içeren ifadelerin dönüştürücü temelli kolektif öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi

Identification of expressions containing irony and sarcasm in turkish texts with community transformer-based ensemble learning methods

  1. Tez No: 1011823
  2. Yazar: MURAT ESER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN BİLGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İroni ve iğneleme, söylenen ile söylenmek istenen ifadelerin arasındaki uyumsuzluğu vurgulayan ifade biçimleridir. Bu ifadelerin tespit edilmesi, sosyal medya gibi kullanıcı merkezli platformlarda önemli bir metin madenciliği problemidir. Çevrimiçi olarak büyük miktarda metinsel veri bu kullanıcıların duygu eğilimlerine ilişkin ipuçları taşımaktadır. Bu nedenle ironik ve iğneleyici ifadeleri belirlemek kişilerin duygularını daha iyi tanımlamak için önemlidir. Ancak ironik ve iğneleyici ifadelerin aynı anda tespit edilmeye çalışılması birbirlerine yakın anlamlar taşıması nedeniyle oldukça zordur. Bu ifadelerin kullanımının yaygınlaşması nedeniyle de doğal dil işleme alanında önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. İronik ve iğneleyici ifadelerin tespit edilmesi amacıyla bu çalışmada, Türkçe metinler üzerinde BERTurk, ConvBERTurk, DistilBERTurk, ELECTRATurk ve RoBERTaTurk olmak üzere beş farklı önceden eğitilmiş dönüştürücü tabanlı modeller ve kolektif öğrenme yöntemi, metinsel olarak aynı ancak bağlam uzunluğu açısından farklı bir-gram, iki-gram, üç-gram, dört-gram ve tüm-gram veri kümeleri kullanılarak performansları karşılaştırılmaktadır. Performansın artırılması amacıyla, yapay tavşan optimizasyon algoritmasına dayanan kolektif öğrenme yöntemiyle model çıktıları birleştirilerek nihai tahminler elde edilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar, veri kümelerindeki bağlam genişledikçe modellerin daha iyi tahminler yaparak performans metriklerinde iyileştirici bir etki yarattığını göstermektedir. BERTurk ve ConvBERTurk modelleri tüm veri kümelerinde diğer modellere göre daha iyi performans göstermiştir. Kolektif öğrenme yöntemi, bağlam genişledikçe performansı artmış tüm metriklerde bireysel modellerin üzerinde performans göstererek, tüm-gram veri kümesinde %76,71 doğruluk, %74,64 kesinlik, %73,29 duyarlılık ve %73,96 F1-skoru değerlerini elde etmiştir. Bu çalışma Türkçe gibi düşük kaynaklı dillerde kolektif öğrenmenin ve bağlamın ironi ve iğnelemenin tespitinde belirleyici olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Irony and sarcasm are expressive forms that highlight the discrepancy between what is literally said and what is actually intended. Accurately identifying such expressions constitutes a significant text mining challenge, particularly on user-centric platforms such as social media. Online textual data, generated in large volumes by users, often contains valuable cues about their emotional tendencies. Consequently, the detection of ironic and sarcastic expressions is crucial for a more precise understanding of individuals' sentiments. However, simultaneously detecting irony and sarcasm poses considerable difficulty due to their semantic similarity and overlapping characteristics. The growing prevalence of these expressions has established irony and sarcasm detection as a prominent research topic in the field of natural language processing. In this study, five different pre-trained transformer-based models—namely BERTurk, ConvBERTurk, DistilBERTurk, ELECTRATurk, and RoBERTaTurk—along with an ensemble learning approach, are compared in terms of their performance on Turkish texts. The evaluation utilizes textual datasets that share identical content but differ in contextual scope: one-gram, two-gram, three-gram, four-gram, and all-gram datasets. To enhance performance, an ensemble learning method based on the Artificial Rabbit Optimization algorithm is employed to combine the model outputs and derive final predictions. The experimental results demonstrate that as the context expands across the datasets, the models produce increasingly accurate predictions, leading to consistent improvements in performance metrics. Among the individual models, BERTurk and ConvBERTurk consistently outperform the others across all datasets. The ensemble learning approach surpasses the individual models in every metric, with performance gains becoming more pronounced as context length increases. On the all-gram dataset, it achieves 76.71% accuracy, 74.64% precision, 73.29% recall, and an F1-score of 73.96%. This study highlights the decisive role of ensemble learning and contextual scope in the detection of irony and sarcasm, particularly in low-resource languages such as Turkish.

Benzer Tezler

  1. Şermin Yaşar'ın çocuk kitaplarındaki mizah ögelerinin Türkçe öğretimi açısından incelenmesi

    Examination of the humor elements in Şermin Yaşar's children's books in terms of Turkish language acqusition

    RAFET FİDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Eğitim ve ÖğretimSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK KILIÇ

  2. 20. yy. Doğu Anadolu taşlamalarında mizahın protesto işlevi

    Humor protest function in 20th century Eastern Anatolian taslamas

    ELİF EDA SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Halk Bilimi (Folklor)Hacettepe Üniversitesi

    Türk Halk Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REFİA GÜLİN ÖĞÜT EKER

  3. İroninin bir mizah aygıtı olarak dramatik metinlerde kullanımı-Limon ve Oyunlarla Yaşayanlar örneği

    The use of irony in dramatic texts as a means of humor-Limon and Oyunlarla Yaşayanlar example

    FATMA ÖZNUR USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sahne ve Görüntü SanatlarıAnkara Üniversitesi

    Tiyatro Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU TOKSOY ÇEBER

  4. Mustafa Kutlu'nun hikâyelerinde ironi

    Irony in Mustafa Kutlu's stories

    GÜL IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Türk Dili ve EdebiyatıIğdır Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULHAKİM TUĞLUK

  5. Ömer Seyfettin'den Oğuz Atay'a Türk öykücülüğünde ironi

    Irony in Turkish storytelling from Ömer Seyfettin to Oğuz Atay

    MÜGE PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Türk Dili ve EdebiyatıBalıkesir Üniversitesi

    Türk Edebiyatı Bölümü

    DOÇ. DR. MEHMET NARLI