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
- Tez No: 739840
- Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Image analysis based symbol recognition in colored maps
Renkli haritalarda görüntü analizi tabanlı sembol tanıma
FATMANUR TURHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Yüz tanıma tekniğine dayalı yoklama sistemi geliştirilmesi
Development of an attendance registration system based on face recognition technique
AHMED B SALEM SALAMH
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM AKYÜZ
- Türkçe için sahte haber tespit modelinin oluşturulması
A fake news detection model for Turkish language
UĞUR MERTOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURKAY GENÇ
PROF. DR. HAYRİ SEVER
- Dalga enerjisi potansiyelinin makro ve mikro ölçekte çıkarılması
Macro and micro scale modeling of wave energy potential
YASIN ABDOLLAHZADEHMORADI
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- 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
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ATİLLA ARIKAN