Stance classification for fake news detection in social media
Sosyal medyada sahte haber tespiti için durum sınıflandırması
- Tez No: 842773
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Bugünün dijital ortamında, çeşitli kaynakların ve uygulamaların sunulması, haberlerin neden olmaktadır hızla yayılmasını hızlandırdı. Bu, bireylerin sosyal medya aracılığıyla görüşlerini paylaşmalarına olanak tanımış, bazen otomatik botlar veya sahte kullanıcılar kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sahte Haber Algılama, haberin güvenilir olup olmadığını belirlemeyi amaçlayan bir sınıflandırma görevidir. Son yıllarda, Arap dillerinde FND'ye artan bir ilgi olmuş ve birçok algılama yaklaşımı çeşitli veri setlerinde sahte haberleri tanıma yeteneğini göstermiştir. Araştırmamızda, kelime gömme tekniklerini ve hibrit derin öğrenme modelini, optimize edilmiş ön işleme teknikleri ile birleştirdik. Ayrıca haber makalelerinden doğru veri elde etmek için özellik çıkarma ve seçme yöntemlerini kullandık. Kamuya açık AFND veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneyler, uyguladığımız yöntemlerle etkileyici performans sergilemiştir. Bulgularımız, geleneksel makine öğrenimi yaklaşımları olan Lojistik Regresyon, Doğrusal SVM, Naif Bayes ve XGBoost'a karşı LSTM, BiLSTM ve CNN-BiLSTM gibi derin öğrenme modellerinin performansını göstermektedir. Özellikle, CNN-BiLSTM modeli en yüksek doğruluk elde ederek %95'e ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
In today's digital landscape, the availability of a diverse range of resources has accelerated the growth of news dissemination. This has enabled individuals to share their opinions through social media, sometimes using automated bots or fake user. Fake News Detection is a classification task which aims to determine whether news is credible or not. In recent years, there has been a growing interest in FND in Arabic languages, and many detection approaches have demonstrated the ability to identify fake news across various datasets. In our research, we combined word embedding techniques and a hybrid deep learning model, with optimizing preprocessing techniques. We also utilized feature extraction and selection to obtain accurate data from news articles. Experiments conducted on the publicly available AFND dataset have revealed impressive performance using the methods we applied. Our findings showcase the performance of deep learning models, including LSTM, BiLSTM, and CNN-BiLSTM, in comparison to traditional machine learning approaches like Logistic Regression, linear SVM, Naïve Bayes, and XGBoost. Notably, the CNN-BiLSTM model achieved the highest accuracy result, reaching 95%.
Benzer Tezler
- Sato Test Kuramı'nın Klasik Test Kuramı ve Madde Tepki Kuramı ile psikometrik açıdan karşılaştırılması
A psychometric comparison of Sato Test Theory with Classical Test Theory and Item Response Theory
SAİT ÇÜM
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
- Türkiye'de uygulanan para politikasının bulanık mantık yöntemi ile analizi
Analysis of the monetary policy applied in Turkey with fuzzy logic method
NURHAN HANDE SEVGİ
- Aksiyel spondiloartritli hastalarda düşme ve ilişkili faktörler
Falls and related factors among the patients with axial spondyloarthritis
SENA ÜNVER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonSağlık Bilimleri ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE BODUR
UZMAN TUBA GÜLER
- Astrolojinin bilimsellik ölçütleri açısından yeniden değerlendirilmesi ve önemi üzerine
On the reassesment of astrology and it's importance in terms of demarcation criteria
AHMET SAFA KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
FelsefePamukkale ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BİLGEHAN YARDIMCI
