Turkish Profanity Detection Enhanced by Artiﬁcial Intelligence

Çelik, Anıl; Yildirim, Burak

doi:10.1109/siu49456.2020.9302119

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Yapılan çalışma, incelenen literatüre göre, Türkçe'de makine öğrenmesi temelli yöntemlerle yapılan ilk kelime bazlı küfür tespiti çalışmasıdır. Genel itibariyle çalışmalar siber zorbalık tespiti üzerine ve cümle bazlı çalışmalardır Çelik and Yıldırım, (2020). çalışmasında olduğu gibi, literatürdeki çalışmalar cümle içerisinde küfürlü bir sözün geçip geçmediğini tespit etme üzerine kuruludur.Yapılan bu çalışmada, Türkçe'de kelime bazlı bir küfür tespit yöntemi derin öğrenme yöntemleri ile birlikte uygulanmıştır ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.…”

unclassified

Censorship of Profanity Words in Turkish Social Media Texts with Named Entity Recognition Models

Nasiboglu

GENCER

2023

Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Adlandırılmış varlık tanıma problemi, veri çıkarımı, doğal dil işleme ve metin madenciliği gibi alanların alt dalı olarak ele alınmaktadır. Adlandırılmış varlık tanıma, yapılandırılmamış metinlerdeki varlık isimlerinin uygunluklarına göre önceden belirlenen kişi ismi, organizasyon ismi veya yer ismi gibi sınıflara atama yapmak için kullanılan bir araçtır. Gelişen teknoloji ile birlikte sosyal ağlar çok insan tarafından kullanılmaktadır. Sosyal medya kullanan kişiler her türlü resim, metin veya video içeriklerini paylaşabilmektedir. Paylaşılan bu içerikler ise bazen uygunsuz yani aile yapısını etkiler nitelikte olabilmektedir. Bu çalışmada, Twitter’daki Türkçe tweetler kullanılarak küfür, hakaret ve uygunsuz kelimeler adlandırılmış varlık tanıma problemi olarak ele alınmış ve bu kelimeler farklı yöntemler ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada, önce metinlerde geçen kelime ve kelime öbekleri etiketlenmiş daha sonra ise etiketlenen kelimeler vektörleştirilmiştir. Vektörler, Bi-LSTM ve öneğitimli BERT modelleri kullanılarak eğitim yapılmıştır. Bi-LSTM modeli hem eğitimde hem de test aşamasında %99‘a yakın doğruluk oranı sergilemiştir. BERT modeli ise eğitim aşamasında %99 civarında doğruluk oranı gösterirken, test başarısının %95 civarında olduğu gözlemlenmiştir. Çalışma hızı açısından, Bi-LSTM modelinin BERT modelinden yaklaşık olarak 3 kat daha hızlı olduğu görülmüştür.

show abstract

unclassified