Çevrimiçi sosyal ağlarda derin öğrenme ve hibrit metasezgisel algoritma tabanlı nefret söylemi tespit sistemi
2022
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Bilal Alataş
Abstract (TR)
Sosyal medyanın son yıllarda yükselişiyle birlikte çevrimiçi ağlar, dünyanın her yerindeki milyarlarca insanın birbirleriyle etkileşimde bulunduğu, çeşitli içeriklerin paylaşıldığı ve sayısız günlük aktiviteyi gerçekleştirdiği canlı bir ortam haline gelmiştir. Sosyal ağların bu yoğun kullanımı birçok problemi beraberinde getirmiştir. Bu problemlerden biri olan Nefret Söylemi; bir kişiyi, olayı, kuruluşu, toplumu ya da düzeni hedef alan ve ifade özgürlüğünü aşan paylaşımların tamamıdır. Bu içeriklerin en başta insan haklarını ihlal etmesinden dolayı yayılmasının engellenmesi önem arz etmektedir. Ne yazık ki sosyal medya verileri, aşina olduğumuz geleneksel verilerden önemli ölçüde farklıdır. Muazzam boyutuyla beraber paylaşılma hızı göz önünde bulundurulduğunda, Nefret Söylemi tespiti sisteminin yapay zeka destekli yöntemlerle hızlı karar verme kabiliyetine sahip bir yapıda olmasını zorunlu kılmaktadır. Karmaşık bir yapıya sahip Nefret Söylemi problemi, disiplinler arası birçok problemin çözümü için uygulanan mevcut yapay zeka yöntemlerine ek olarak farklı yeni tekniklere yönelik talepleri beraberinde getirmektedir. Bu çalışma ile beraber Nefret Söylemi tespiti problemi için literatüre yeni bir soluk kazandıracak metasezgisel optimizasyon algoritmaları ve bu algoritmaların hibrit versiyonu önerilmiştir. Tamamlanan bu tez çalışmasında Nefret Söylemi tespiti problemi bir optimizasyon problemi olarak modellenmiştir. Önerilen hibrit metasezgisel optimizasyon algoritması, Nefret Söylemi probleminin çözümü için ilk kez kullanılmıştır. Önerilen yöntemle beraber çeşitli son teknoloji optimizasyon algoritmalar ve yapay zeka temelli algoritmalar kullanılarak sistemin başarısı değerlendirilmiştir. Önerilen yöntemin çevrimiçi sosyal ağlarda Nefret Söylemi içeriklerinin tespit edilip yayılmasının engellenmesi için etkin ve güvenilir çalışıp çalışmadığı ve diğer yöntemler karşısındaki başarısı çeşitli değerlendirme ölçütleri kullanılarak incelenmiştir. Elde edilen umut verici sonuçlar ışığında önerilen yöntemlerin birçok farklı sosyal ağ probleminin çözümünde uygulanabileceği öngörülmektedir.
Author
Dr. Vahtettin Cem Baydoğan
How to Cite
Vahtettin Cem Baydoğan (Doktora Tezi). Çevrimiçi sosyal ağlarda derin öğrenme ve hibrit metasezgisel algoritma tabanlı nefret söylemi tespit sistemi, 2022, Fırat University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Fırat University
- Bütünleşik pazarlama iletişimi aracı olarak sosyal medyanın kullanılması(2018)
- Hollanda Doğu Hindistan Şirketi'nin doğuşu ve XVII. yüzyıl Endonezyası'nda yükselişi(2013)
- Fuzûlî'nin Türkçe Divân'ında renklerin kullanımı(2013)
- Yavuzeli (Gaziantep) çevresinde yüzeyleyen volkanik kayaçların petrografik ve jeokimyasal özellikleri(2014)
- Şekil hatırlamalı Cu-Al-Ni ve Cu-Al-Be alaşımlarında termal yaşlandırma etkileri(2009)
- 1551 M. (959 H.) tarih ve 282 No'lu Tapu Tahrir Defterine göre Basra(1996)
