Word embeddings for cyberbullying detection
Zorbalık tespiti için kelime gömmeleri
- Tez No: 911586
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMİH UTKU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Sosyal medyada yaygın bir sorun olan siber zorbalık, bireyleri zorbalık etmek veya küçümsemek için çevrimiçi platformların kullanılmasını içerir ve özellikle gençler arasında ciddi psikolojik ve duygusal zararlara neden olur. Daha güvenli çevrimiçi alanlar yaratmak için bu sorunu ele almak önemlidir. Bu tez, gelişmiş kelime yerleştirme tekniklerinin ve sinir ağı modellerinin sosyal medya platformlarında birden fazla dilde siber zorbalığı tespit etmek için nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Çalışma, güçlü modeller eğitmek için yedi dilden gelen verileri birleştirerek farklı dillerde siber zorbalığı tespit etme zorluğunu ele almaktadır. SONAR + DNN, MUSE + CNN BiLSTM ve XLM RoBERTa gibi modeller kullanılarak, çalışma, karmaşık kelime yerleştirmelerine sahip çok dilli modellerin özellikle Arapça ve İngilizce gibi dillerde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Bu araştırmanın hayati bir yönü, siber zorbalığın çeşitli doğasını yakalamak için geleneksel ikili sınıflandırma yöntemlerinin ötesine geçen çok sınıflı siber zorbalık tespit modelleri geliştirmek ve incelemektir. Bu modeller, çeşitli siber zorbalık türlerindeki bağlamsal ve anlamsal nüansları anlamak için kelime yerleştirmelerini kullanarak etnik köken, din, cinsiyet vb. temelinde hakaretler gibi zararlı içerikleri sınıflandırır. Çalışma, daha etkili müdahale stratejileri oluşturmak için içgörüler sunarken tespit doğruluğunda önemli iyileştirmeler gösteren ayrıntılı analizler ve sonuçlar sağlar. Bu tez, siber zorbalığı birden fazla dilde ve çeşitli sınıflarda tespit ederek çevrimiçi güvenliği artırır. Otomatik siber zorbalık tespiti için değerli çözümler sunar ve kelime yerleştirmelerini yaratıcı bir şekilde kullanarak alanı ileriye taşır.
Özet (Çeviri)
Social media is a medium through which massive cyberbullying incidents occur. Cyberbullying involves the use of online platforms to bully, harass or ridicule others resulting in severe psychological and emotional damage particularly among the young people. The creation of safe online spaces requires that this problem be addressed. This thesis examines the use of advanced word embedding techniques and neural network models for detecting cyberbullying in multiple languages across social media platforms. By acquiring data from seven different languages, the research addresses the challenge of detecting cyberbullying using three distinct architectures. In the findings, it was shown that such multi-lingual models with advanced word embeddings are more effective than those based on traditional algorithms especially in Arabic and English languages by employing models such as SONAR+DNN, MUSE+CNN BiLSTM and XLM RoBERTa. Another major contribution made by this study is constructing and analyzing multi-class cyberbullying detection models which go beyond traditional binary classification approaches to capture the diverse behaviors under such an umbrella term for bullying. These models classify harmful contents effectively including insults based on ethnicity, religion or gender by employing word embeddings to navigate contextual as well as semantic subtlety between various types of cyberbullying. This research improves online safety by addressing multilingual detection of cyberbullying across varied classes. It offers valuable solutions towards automatic cyber bullying detection while advancing technology through innovative uses of word embeddings.
Benzer Tezler
- Identification of cyberbullying using machine learning techniques
Makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak siber zorbalığın tespiti
ALI NAJIB
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL
- Automatic detection of cyberbullying in social networks
Sosyal ağlarda sanal zorbalığın otomatik olarak tespit edilmesi
ALİCAN BOZYİĞİT
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİH UTKU
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak sosyal ağlar üzerinde siber zorbalık tespiti
Cyberbullying detection on social networks using deep learning techniques
GÖZDE NERGİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Neural word embeddings for sentiment analysis
Duygu analizi için sinirsel sözcük öz yerleşikleri
BEHZAD NADERALVOJOUD
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU SEZER
- Farklı kelime gömme yaklaşımlarının akademik makalelerden anahtar kelime çıkarımındaki performansının analizi
Performance analysis of various word embeddings for keyword extraction techniques from academic articles
GHAITH M I ASHQAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALEV MUTLU