Türkçe haber metinlerinde taraflılık tespiti

Taraflılık ve olumluluk analizi, son yıllarda oldukça ilgi çeken bir araştırma alanı haline geldi. Bu alanda, temel olarak, metin, konuşma veya resim gibi içeriklerde taraflılık veya olumluluk gibi özellikler olup olmadığını bulmayı sağlayan yöntemler geliştirilir ve araştırılır. Taraflılık ve olumluluk analizi alanları, adlarının da çağrıştırdığı gibi, birbirleriyle oldukça ilgilidir fakat taraflılık analizi görece daha az ilgi görmüş bir alandır ve insanlar içinbile zor bir konu olmasından dolayı daha fazla çalışılmaya muhtaçtır. Taraflılık tespitini ilk alt probleme ayırabiliriz; birincisi, taraflılık özelliklerini çıkarmak ve ikinci olarak, verilen yeni bir metnin taraflılığını tahmin etmek. Birinci problem için, dilbilimsel özellikler başlıca başvuru kaynaklarındandır. Taraflılığın tahmininde ise çoğunlukla yapay öğrenme yöntemleri kullanılır. Bu açıdan, taraflılık tespiti problemi, bir çeşit metin sınıflandırma problemine indirgenebilir. Biz bu çalışma-da, yapay öğrenme yöntemlerini kullanarak, haber metinlerinde taraflılık tespiti problemi konusunda çalıştık ve doküman seviyesinde çalışan bir uygulama geliştirdik. Metinlerdeki betimleyici öğelerin taraflı tonu yakalamada iyi bir özellik olabileceği önkabulü altında, taraflılık sınıflandırması için yeni bir öznitelik kümesi tanımladık. Denetimli öğrenme algoritmaları kullanarak, yöntemimizi kendi topladığımız ve etiketlediğimiz bir veri seti üzerinde test edip değerlendirdik. Yöntemimizin ve deney bulgularımızın, taraflılık tespiti alanına katkı sunacak nitelikte kullanışlı olduğunu gördük; deneylerdeki başarım değerlerinin de düşük olmadığını gözlemledik. Sonuç olarak, bu çalışma ile Türkçede yapılmış ilk taraflılık sınıflandırması sistemini, etiketlenmiş yeni bir veri seti ile beraber sunuyoruz.