Rusya-Ukrayna savaşı hakkında Türkçe verisetinde duruş tespiti

Sosyal medya son yıllarda çeşitli konulardaki kamuoyu görüşlerini anlamak için temel bir bilgi kaynağı haline gelmiştir. Bu nedenle, sosyal medyadan elde edilen verilerden otomatik bilgi çıkarmanın önemi artmıştır. Doğal dil işleme alt görevlerinden biri olan duruş tespiti de, otomatik bilgi çıkarımı için önemli bir konudur. Duruş tespiti, kullanıcının belirli bir konu, olay veya kişiye karşı tutumunu otomatik olarak belirler. Bu çalışmada, Rusya-Ukrayna Savaşı'na ilişkin sosyal medya kullanıcılarının duruşlarını tespit etmeye odaklanan Türkçe etiketlenmiş veri seti oluşturulmuş ve bu veri seti üzerinde çeşitli makine öğrenimi yöntemleri test edilmiştir. Bu çalışma için Twitter'dan toplanmış Türkçe metinler içinden Rusya ve Ukrayna olmak üzere iki hedefle etiketlenmiş 8215 tane metin-hedef çifti ile yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setine Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman, k-En Yakın Komşu, XGBoost, Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Kapı Özyinelemeli Geçitler (GRU) modelleri GloVe ve Fastext kelime gömme yöntemi ile uygulanmıştır. Veri seti hedefler arasında dengesiz olduğu için, bu algoritmalarla eksik örnekleme ve aşırı örnekleme yöntemleri de kullanılmıştır. Destek Vektör Makineleri yöntemi ile, Rusya için 0.73 ve Ukrayna için 0.81 F1 puanıyla en iyi sonuçlaın alındığı görülmüştür. Bu sonuçlara ek olarak, LSTM ve GRU yöntemlerinden elde edilen sonuçlar Destek Vektör Makineleri algoritmasının sonuçlarına oldukça yakındır. Yeni oluşturulan bu Türkçe veri seti, duruş tespiti araştırma alanı için değerli bir kaynak olarak değerlendirilebilir ve gelecek çalışmalarda bu veri seti ile transformer tabanlı yaklaşımlar kullanılabilir. Genel olarak, bu çalışma Türkçe metin kullanarak duruş tespiti araştırma alanını katkıda bulunmaktadır.