Çift yönlü enkoder transformatör tabanlı siber zorbalık tespiti derin öğrenme modeli geliştirilmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 735628
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Gelişen ve değişen teknoloji ile internet kullanımının yaygınlaşması ve sosyal medya platformlarının kullanımının artması iletişimi, bilgi paylaşımını güçlendirmekle birlikte, kişileri sürekli rahatsız etme, kişilerle alay etme, tehdit, dedikodu yayma, internet üzerinden kişiye hakaret etme gibi ilişkisel saldırı davranışlarını içeren siber zorbalık olarak tanımlanan eylemin meydana gelmesine sebep olmuştur. Siber zorbalığın insan üzerinde birçok olumsuz etkisi bulunmaktadır. Bilim insanları ve araştırmacılar, günden güne artan bu eylemi tespit etmek, tespit eden sistemler geliştirmek, siber zorbalığı önlemek amacıyla çeşitli çalışmalar yapmışlardır. Bu çalışmalardan bir tanesi de Doğal Dil İşleme ile Makine Öğrenmesi algoritmaları kullanarak Siber Zorbalık tespitinin yapılmasıdır. Siber Zorbalık tespiti için kullanılan yaygın yöntemlerden biri Makine Öğrenmesi algoritmalarıdır. Girdiler, algoritmalar tarafından işleme tutulmadan önce ön işleme adımlarından geçmektedir. Ön işleme adımlarının fazlalığı ve karmaşıklığı Türkçe gibi morfolojik açıdan zengin olan dillerde Makine Öğrenmesi algoritmalarının performansını olumsuz yönde etkilemektedir. Doğal Dil İşleme için Google geliştiricileri tarafından yayınlanan BERT algoritması ve ön eğitimli bir algoritma olup, ön işleme adımlarına ihtiyaç duymamaktadır. Yukarıda belirtilen sebeplerden dolayı, BERT algoritmasının Makine Öğrenmesi algoritmalarına karşı Doğal Dil İşleme çalışmalarında daha iyi sonuçlar vereceği düşünülmektedir. Bu çalışmada Türkçe siber zorbalık veri seti üzerinde Makine Öğrenmesi algoritmaları ve BERT algoritmasının performansı karşılaştırmalı sonuçlarla değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the developing and changing technology, the widespread use of the internet and the increase in the use of social media platforms strengthen communication and information sharing. caused to occur. Cyberbullying has many negative effects on people. Scientists and researchers have carried out various studies in order to detect this increasing action day by day, to develop detection systems, and to prevent cyberbullying. One of these studies is the detection of Cyber Bullying using Natural Language Processing and Machine Learning algorithms. One of the common methods used for cyberbullying detection is Machine Learning algorithms. Inputs go through preprocessing steps before being processed by algorithms. The redundancy and complexity of preprocessing steps negatively affect the performance of Machine Learning algorithms in morphologically rich languages such as Turkish. BERT algorithm published by Google developers for Natural Language Processing and it is a pre-trained algorithm and does not need pre-processing steps. For the reasons mentioned above, it is thought that BERT algorithm will give better results in Natural Language Processing studies against Machine Learning algorithms. In this study, the performance of Machine Learning algorithms and BERT algorithm on Turkish cyberbullying dataset was evaluated with comparative results.
Benzer Tezler
- Çift yönlü enkoder transformatör tabanlı duygu analizi derin öğrenme modeli geliştirilmesi
Bidirectional encoder transformer based emotion analysis deep learning modeldevelopment
CEVHERNUR SÖYLEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
DOÇ. DR. DENİZ KILINÇ
- Çift yönlü enkoder transformatör tabanlı Türkçe metin sınıflandırma derin öğrenme modeli geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
KAMİL AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
- Predicting and analyzing rna and protein modifications by combining deep protein language models with transformers
Derin protein dil modellerini transformatörlerle birleştirerek rna ve protein modifikasyonlarini tahmin etmek ve analiz etmek
NECLA NİSA SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER
- Sentiment analysis of Arabs in Turkey using deep learning on social media data
Sosyal medya verileri üzerinde derin oğrenme kullanılarak Türkeyedeki Arabların duygu analizi
İNAS CUMAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEDAT TÜMEN
- Improving document ranking with query expansion based on bert word embeddings
Bert word embeddings'i temel alan sorgu genişletme ile belge sıralamasını geliştirme
DOĞUHAN YEKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ