Ön Eğitimli Dil Modelleri Kullanarak Türkçe Tweetlerden Cinsiyet Tespiti
Küçük Resim Yok
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yazar profili oluşturma (Author Profiling) bir metnin üslup ve içeriğine bakarak yazarın çeşitli özelliklerinin ortaya çıkarılmasına yönelik bir metin kümesi analizidir. Bu özellikler yaş, cinsiyet, kişilik özellikleri ve hatta meslek gibi unsurları barındırır. Cinsiyet belirleme yazar profili oluşturma çalışmalarının alt alanlarından birisidir. Siber suçlar başta olmak üzere sahte haber yayma gibi adli olayların yanında pazarlama (reklamcılık), sosyolojik ve psikolojik olayların incelenmesinde cinsiyet belirleme oldukça önemlidir. Ayrıca İletişim partnerinin cinsiyetini belirlemek, e-posta, bloglar, forumlar gibi sosyal medya aracılığıyla gerçekleşen sahtekarlık ve suistimallerin önlenmesine yardımcı olabilmektedir. Türkçe dili için kısa gönderilerden cinsiyet tespiti yapılması, diğer dillere oranla çok fazla çalışılmayan bir alandır. Bu çalışmada Türkçe Twitter gönderilerinden cinsiyet tespiti yapılmaya çalışılmıştır. Twitter gönderileri dil kurallarına uymayan, kısaltılmış kelimeler ve anlamsız cümle yapıları da içerme ihtimallerine rağmen cinsiyet belirleme görevi için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Problem bir sınıflandırma görevi olarak ele alınmıştır. Yapılan çalışmada makine öğrenmesi metotları(TF-IDF + SVM), derin öğrenme yöntemleri (LSTM, CNN) ve Türkçe için ön eğitimli dil modelleri(BERT, DistilBert, Electra) kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda en yüksek başarımı (%80.1) kelime boyutunun 128k olduğu Bert modeli sağlamıştır. Bu çalışma diğer metin sınıflandırma görevleri için de detaylı bir çalışma olma özelliği göstermektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
33
Sayı
2
