Geri Dön

Yapay zekâ yöntemleri kullanılarak metin tabanlı nefret söylemi tespiti

Text-based hate speech detection using artificial intelligence methods

  1. Tez No: 914471
  2. Yazar: AYBUKE KAYAER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN AKBAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Adli bilişim alanında nefret söyleminin bilimsel çalışması yeni gelişen bir alandır. Bu alan, özellikle çevrimiçi toplulukları ve dijital medya platformları artıkça, toplumsal etki için tartışılmaz bir potansiyele sahiptir. Bu bağlamda nefret söyleminin otomatik olarak tespit edilmesini ilerletmede çok önemli bir adımdır. Nefret söyleminin tanımı yapılarak bu tanım doğrultusunda çıkarılacak ilgili metnin nefret söylemi içerip içermediğini tespit etme çalışmaları incelenmiştir. Nefret söylemi tespit edilirken kullanılan kategoriler açıklanmış, tespit ile ilgili aşamalar verilmiştir. Literatürdeki çalışmalar incelenmiştir ve karşılaştırma yapılmıştır. Doğruluk oranları özellik çıkarma yöntemine, sınıflandırma yöntemine, kullanılan verisetine bağlı olarak farklılık göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The scientific study of hate speech in the field of forensics is an emerging field. This field has unquestionable potential for social impact, especially as online communities and digital media platforms increase. In this context, it is a crucial step in advancing the automatic detection of hate speech. The definition of hate speech is made and the studies to determine whether the relevant text to be issued in line with this definition contains hate speech or not has been examined. The categories used while detecting hate speech are explained, and the stages of detection are given. Studies in the literature were examined and compared. Accuracy rates differ depending on the feature extraction method, classification method, and dataset used.

Benzer Tezler

  1. Türkçe metinler için yapay zeka yöntemleri kullanılarak duygu analizi.

    Sentiment analysis using artificial intelligence methods for Turhish texts

    SEDA KILIÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RÜYA ŞAMLI

  2. Türkçe metin tabanlı açık uçlu soruların yapay zekâ ile değerlendirilmesi

    Evaluation of turkish text-based open-ended questions with artificial intelligence

    MUSTAFA AKSOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜNYAMİN ATICI

  3. Doğal dil işleme ile akademik metinlerin kümelenmesi

    Clustering academic texts using natural language processing

    SALİMKAN FATMA TAŞKIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN KAYA

  4. Çizge evrişimli sinir ağları kullanılarak metin sınıflandırma

    Text classification using graph convolutional networks

    RUKİYE ÖZDEMİR TEKİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU

  5. Makine öğrenmesi tabanlı kötücül yazılımların tespiti

    Machine learning based malwares detection

    ARİF METEHAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN