Geri Dön

Fact extraction and verification pipeline for COVID-19 related user posts in social media

COVID-19 ile ilgili sosyal medya gönderilerinde önerme çıkarma ve doğrulama model hattı

  1. Tez No: 739840
  2. Yazar: ORKUN TEMİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Günümüzde sosyal medya, çevrimiçi bilgi tüketmek ve paylaşmak için yaygın bir platform haline geldi. Sosyal medya tarafından kolay ve hızlı bir şekilde paylaşılan büyük miktardaki bilgi, doğrulama talebini artırdı.Yanlış bilgi sadece kişi ve kuruluşların itibarını değil, toplumu da tehdit etmektedir. COVID-19 pandemisi patlak verdiğinde halk sağlığını ve toplumu tehdit eden yanlış bilgilendirme konusundaki endişeler de önemli ölçüde artmıştır. Bu tezde, COVID-19 ile ilgili kullanıcı gönderileri için bunları tıbbi makalelere karşı değerlendiren yeni bir sıfırdan gerçek çıkarma ve doğrulama hattı önerildi. İşlem hattı, kullanıcı gönderilerinin ön işlemesini, talep çıkarma, belge alma, kanıt seçimi ve karar atama bileşenlerini içerir. Önerilen model hattı sadece iddiayı etiketlemekle kalmamakta, aynı zamanda iddiaya ilişkin model hattından çıkarılan ilgili kanıt setini de sunup bu iddia hakkında toplum için yorumlanabilir sonuçlar da vermektedir. Ayrıca önerilen model hattının, literatürdeki çok sayıda denetimli çalışmanın aksine önceden etiketlenmiş gönderileri görmesine gerek yoktur ve mevcut modellerin sıfır atış yeteneklerini kullanmaktadır. Ham kullanıcı gönderilerini (CoAID) ve sosyal medyadan toplanan söylentileri (COVID-19 Rumors Dataset) içeren veri setleri kullanılarak sınıflandırma konusunda son teknoloji denetimli tekniklerle karşılaştırma yapıldığında eşit ve istikrarlı performans elde edilmektedir. Öte yandan, ortaya çıkan yeni yanlış bilgilendirme konularını tespit etmede önerilen model karşılaştırılan modellere nazaran üstün performans elde etmektedir.

Özet (Çeviri)

Social media has become a prevalent platform for consuming and sharing information online. The vast amounts of information, shared easily and rapidly by social media, have increased the demand for fact-checking. Misinformation threatens not only the reputation of individuals and organizations but also society. When the COVID-19 pandemic broke out, the concerns around misinformation, which threatens public health and society, have significantly increased. In this thesis, a new zero-shot fact extraction and verification pipeline for user posts related to COVID-19 against the medical articles is proposed. The pipeline comprises preprocessing of user posts, claim extraction, document retrieval, evidence selection, and verdict assignment components. The proposed pipeline not only labels the claim but also presents the related evidence set extracted from the pipeline regarding the claim, which gives interpretable results for the society about the claim. Also, it does not need to see previously labeled posts unlike numerous supervised studies in the literature instead; it uses the zero-shot capabilities of existing models. The proposed pipeline obtains on-par and stable performance compared with the state-of-art supervised techniques for classifying raw user posts (CoAID) and rumors collected from social media (COVID-19 Rumors Dataset). On the other hand, it achieves superior performance in detecting new emerging misinformation topics.

Benzer Tezler

  1. Image analysis based symbol recognition in colored maps

    Renkli haritalarda görüntü analizi tabanlı sembol tanıma

    FATMANUR TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Yüz tanıma tekniğine dayalı yoklama sistemi geliştirilmesi

    Development of an attendance registration system based on face recognition technique

    AHMED B SALEM SALAMH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM AKYÜZ

  3. Türkçe için sahte haber tespit modelinin oluşturulması

    A fake news detection model for Turkish language

    UĞUR MERTOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURKAY GENÇ

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  4. Dalga enerjisi potansiyelinin makro ve mikro ölçekte çıkarılması

    Macro and micro scale modeling of wave energy potential

    YASIN ABDOLLAHZADEHMORADI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER

  5. Avrupa'daki depozito yönetim sistemi uygulamalarının incelenmesi ve zorunlu depozito yönetim sisteminin Türkiye'de uygulanmasına yönelik öneriler

    Examination of deposit management system applications in Europe and suggestions for the implementation of mandatory deposit management system in Türkiye

    AYBİKE MISIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN ATİLLA ARIKAN