Dilbilimsel özellikler ile desteklenen dönüştürücü tabanlı model kullanılarak türkçe haberler üzerinde nefret söylemi tespiti

Etnik kökenlere, milliyetlere, dini kimliklere ve belirli gruplara yönelik nefret söylemi sadece sosyal medyada değil, yazılı basında da artmaktadır. Bu artış basılı medyada okuyuculara sunulmadan önce nefret söylemi açısından hızlıca gözden geçirip filtreleyebilen otomatik nefret söylemi tespit sistemlerine ihtiyacı oluşturmaktadır. Ancak mevcut otomatik nefret söylemi tespit modellerinin çoğu haber metinlerinde sıklıkla kullanılan hedef grubuna özgü söylemi dikkate almadan nefret söylemini tespit etmekle sınırlıdır. Ayrıca nefret söylemi alanında Türkçe yazılı basın makalelerini içeren az sayıda veri seti bulunmaktadır. Bu çalışmada nefret söylemi tespiti için birçok hedef grup odaklı dilbilimsel özelliklerle zenginleştirilmiş BERT tabanlı yeni bir model önerilmiştir. Klasik yaklaşım olan BERT kodlayıcının sadece ilk gizli vektörünü kullanmak yerine farklı BERT gizli vektörlerini ağırlıklandırmanın etkileri de araştırılmıştır. Gizli vektörleri birleştirmek için farklı dikkat katmanı tekniklerini kapsayan BERT tabanlı modeller önerilmiştir. Nefret söylemi etiketi ile birlikte nefret söylemi olarak etiketlenen haberlerin hedef kitlesinin de belirtildiği önceden işlenmiş yeni bir Türkçe nefret söylemi veri kümesi de yayınlanacaktır. Bu kapsamlı Türkçe yazılı basın veri seti üzerinde yapılan deneyler, önceki yaklaşımlara kıyasla doğruluk ve F1 puanı açısından rekabetçi bir performansın elde edildiğini göstermektedir.