Irony detection on Turkish microblog texts
Türkçe mikroblog yazılarında ironi anlama
- Tez No: 385073
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Sosyal medya kişilerin kendi fikirlerini başkalarına aktarmalarındaki yeni akımdır. İnsanların değişik konulardaki fikirlerini gerçek zamanlı paylaşmasıyla analiz edilecek bir çok ham veri vardır. Ancak, bu verilerin manuel olarak sınıflandırılması neredeyse imkansızdır. İroni, basit bir tanım ile, dili yaratıcı bir şekilde kullanmaktır ve son zamanlarda bilgisayar bilimcilerin dikkatini çekmektedir. Mikroblog yazılarının limitli karakterlerden oluşması ve çokça yazım hatasının olması nedeniyle, sınıflandırma yaparken geleneksel yöntemler yetersiz kalır. Bu yüzden bu veriler üzerinde ön işleme yapma ihtiyacı doğmuştur. Bu ön işleme yapıldıktan sonra, ironiyi anlayabilmek için dile özgün özellikler ve bir takım kalıplar çıkarılmıştır. Bu çalışma Türkçe bilgi seti kullanarak sosyal medyadaki öznel cümleleri bulup; onları ironi içerip içermemesi bakımından sınıflandırmayı hedefler. Sınıflandırmanın kalitesini ve başarısını arttırmak için değişik yöntemler uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Social media is the new trend for expressing personal ideas to other people. Since people are sharing real time messages about their opinions on diverse topics, there exists huge amount of raw data to analyze. Thus, manual classification of these data becomes impossible. Irony, as a simple definition, is creative use of language and attracts computer scientists' attention lately. Automatic detection of irony on microblog texts is not a trivial task. Texts of microblogs can have limited number of characters, mostly include typing errors therefore traditional methods of opinion classification cannot be applied easily. Therefore, a preprocessing requirement is occurred. After preprocessing, some patterns and language specific features are extracted in order to detect irony. This study aims to automatically detect the irony in microblogs, i.e., informal short texts. Due to the morphological structure of Turkish, various methods are applied to increase the success and quality of classification.
Benzer Tezler
- Türkçe mikrobloglarda ironi tespiti
Irony detection in Turkish microblogs
AHMET KARABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
- GPT modelleri kullanılarak ironi tespiti ve sınıflandırması
Irony detection and classification using GPT models
MUSTAFA ULVİ AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AYHAN ERDEM
- Sarcasm detection in text using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanılarak metin içinde alaycılık tespiti
GİZEM GÜMÜŞÇEKİÇCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAHİM DEHKHARGHANİ
- Multilingual, multimodal and explainable approaches for automated fact-checking problem
Otomatik doğrulama problemi için çok dilli, çok modlu ve açıklanabilir yaklaşımlar
RECEP FIRAT ÇEKİNEL
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
- Şizofreni tanılı hastalar ve birinci derece yakınlarında üstbiliş ve zihin kuramının incelenmesi
An investigation of metacognition and theory of mind in schizophrenia and their first-degree relatives
ÖYKÜ BOZKURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PsikiyatriSağlık BakanlığıRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜHEYLA DOĞAN BULUT