Automatic hate speech detection on social media: Turkish tweets as an example
Sosyal medyada nefret söyleminin otomatik olarak tanımlanması: Türkçe örneği
- Tez No: 599913
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RAHİME BELEN SAĞLAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Kullanıcı tarafından oluşturulan web içeriğinin, özellikle sosyal medya ağlarındaki büyük yükselişi, son on yılda sosyal medyadaki araştırmaların büyük ölçüde artmasına neden oldu. Araştırmalar, insanların nefret içerikli, rahatsız edici yorumlar yapmak için popüler mikroblog web sitelerini, özellikle Twitter'ı kullanabildiğini ve bu tür içeriklerin toplum üzerinde olumsuz etkilere yol açabildiğini göstermektedir. Bu tez çalışmasında Türkçe içeriğe odaklanıp, sosyal medyadaki etnik/dini azınlıklara, LGBT topluluğuna ve kadınlara yönelik nefret suçu olaylarını otomatik olarak tespit etmeye yarayacak yöntemleri araştırdık. Ayrıca yaklaşımımızın başlıklar arası performansını değerlendirdik ve sözcüksel bir temel oluşturmayı amaçlayan gruplara yönelik ortak söylemleri belirlemeye çalıştık. Birkaç denetimli sınıflandırma yöntemi uygulayarak, en iyi sonucu cinsiyetçi tweet'leri saptamada %93 doğrulukla elde ettik. Diğer sonuçlar, asıl zorluğun ırkçı tweet'leri ayırt etmekten geçtiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Massive rise of user-generated web content, in particular on social media networks, caused research in social media to grow substantially in the last decade. Researches show that people may use popular micro blogging websites, especially Twitter, to make offensive comments that cover hate speech and such kind of contents can lead to a negative impact on the society. In this thesis we focus on Turkish context and investigate methods to detect hate crime incidents against ethnic/religious minorities, the LGBT population and women in social media automatically. We also evaluate the cross-domain performance of our approach and try to identify common discourses towards those groups aiming to establish a lexical baseline. Applying several supervised classification methods, we obtain out best results of 93% accuracy in detecting sexist tweets. Other results demonstrate that the main challenge lies in discriminating racist tweets.
Benzer Tezler
- Sosyal medya verilerinde derin öğrenme modelleri ile ırkçılık ve yabancı düşmanlığı tespiti
Detection of racism and xenophobia with deep learning models on social media data
ŞULE KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL ALATAŞ
- Türkçe hakaret ve nefret söylemi tespiti
Offensive language and hate speech detection in Turkish
MEHMET SALİH KURT
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYLEM YÜCEL DEMİREL
- Hate speech detection in turkish news using a transformer-based model enhanced with linguistic features
Dilbilimsel özellikler ile desteklenen dönüştürücü tabanlı model kullanılarak türkçe haberler üzerinde nefret söylemi tespiti
ATIF EMRE YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
- Türk basınında düzensiz göçün görsel temsili: Taliban yönetimi sonrası Afgan göçü
Visual representation of irregular migration in the Turkish press: Afghan migration after the Taliban regime
ZİNDAN ÇAKICI
Doktora
Türkçe
2024
GazetecilikGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE NAZLI AYTUNA
- Sübstitüe hekzaaminobenzen ve komplekslerinin sentezi
Synthesis and characterization of 2,3,6,7,10,11, hexakis (2-hidroxyphenly) dipyrazino (2,3-f:2,3-h) quinoxaline and its nickel (II) complex
ZEYNEP NESLİHAN SAYIN