Image caption and hashtags generation using deep learning approach

Sosyal medya, insanlar arasında bilgi ve fikir oluşturdukları, paylaştıkları ve/veya değiş tokuş ettikleri etkileşim araçlarını ifade etmektedir. İnsanlar sosyal medyayı arkadaşları ve aileleriyle bağlantıda kalmak, plan yapmak ve birbirlerinin günlük aktivitelerini takip etmek için kullanmaktadirlar. Sosyal medyanın kullanıldığı diğer bir yol, ürün veya hizmetlerin reklamını yapmaktır. Bu tür pazarlama 1800'lerden beri vardir. Aslında, yalnızca Facebook'ta aylık 2.934 milyar aktif kullanıcı bulunmaktadir. Sosyal medya platformları, kullanıcılarının deneyimini etkileşimli hale getirmek, yazıların yanı sıra başlıklar ve hashtag eklemeleri gerektiğini de istemektedir. Ancak, bireysel kullanıcıların bir başlık ve hashtag bulması her zaman kolay veya mümkün değildir. Sosyal medya platformları, gönderileri daha ilginç hale getirmek için altyazılara ve hastag'lere ihtiyaç duymaktadir. Bu iki temel unsuru bulmak oldukçazoidur. Bu altyazıları ve hastag'lerı oluşturanların, gönderilerinin gözden kaçmaması veya diğer gönderiler arasında kaybolmaması için yaratıcı olması ve sosyal medya trendlerini takip etmesi gerekiyor. Bu araştırmada Facebook, Instagram gibi sosyal medya platformları ve bu iki unsura bağlı diğer platformlar için bu platformlarda kullanılan görsel veya gönderilerden yola çıkarak uygun metinler ve hashtagler oluşturabilen bir sistem geliştirilmiştir. Bu araştırmada, facebook ve instagram gibi sosyal medya platformlarında gönderi gibi kullanılan görsellere dayalı metinler ve hashtagler oluşturmak için bir teknik geliştirilmiştir. Tekniğimiz dört ana aşamadan oluşmaktadır. birinci. aşama kaliteli veri toplamaktır. ikinci. aşama, toplanan verilerin önceden işlenmesidir. üçüncn. aşama, Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ve derin öğrenme yaklaşımını kullanarak metinler (altyazılar) ve hashtag oluşturma modeli geliştirmektir. Bu çalışmada, VGG16 ve LSTM gibi farklı NN mimarileri kullanılmistir. Ardından hashtag oluşturmak için tekniğimize doğal dil işleme süreci NLP yöntemi eklenmiçtir son aşama olaçkda değerlendirme aşaması eklenmiştir. En iyi modeli elde etmek için birçok yöntem deneemiş, Bu nedenle (metin ve hashtag'ler) kullanılan görüntüler arasında en yüksek doğruluk ve eşleşme yüzdesini elde etmek için birçok test gerçekleştirilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar tablo şeklinde sunulmuştur.