Detecting hate speech in Turkish texts

Yazılı basın ve sosyal medya gibi birçok farklı mecrada önyargılı ve ayrımcı bir dilin kullanıldığı ve yaygınlaştığı görülmektedir. Demokrasi ve insan hakları değerlerine karşı tehdit oluşturan ayrımcı dil ve onun daha saldırgan ve aşağılayıcı, açıkça hedef gösterici şekliyle nefret söylemi acilen çözülmesi gereken küresel bir sorun teşkil etmektedir. Biz de nefret söylemiyle mücadelede önemli olan nefret söylemi tespiti için bir model geliştirdik. Bu amaçla, Hrant Dink Vakfı'nın sistematik bir şekilde nefret söylemi bağlamında annotate ettiği yazılı basın haberlerini PRNet medya takip şirketi web sitesinden çekerek bir dataset oluşturduk. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışmayla, etiketlenmiş bir dataset üzerinde çalışan Türkçe için geliştirilmiş ilk model üretilir. Özellikle yazılı basın haberlerindeki nefret söyleminin büyük kısmının bağlam ve imala-ra dayanması değişen söylemsel ipuçlarını tespit edebilen ve bu söylemlerin etrafında oluşan bağlamı anlayabilen bir sistem gerektirir. Biz de metnin hiyerarşik yapısını kullanarak ifadelerin değişen anlamlarını yakalamayı hedefleyen Hiyerarşik İlgi Ağları (HİA) modelini farklı kelime temsilleriyle inceledik. Modelimizi metin işlemede önemli sonuçlar veren Konvolüsyonel Sinir Ağları ve makine öğrenmesi modelleriyle kıyaslaya-rak probleme uygunluğunu tespit ettik. Çalışmamızı geliştirmek için eleştirel söylem analizi tekniklerini temel alarak probleme yönelik dilbilimsel özellikler geliştirdik. HİA modelini bu özelliklerle birlikte zenginleştirdik. Sonuçlarımız 'diğerleri dili' kullanımına işaret eden özellik kümesiyle performansın geliştiğini gösterir. Türkçe dili için oluşturu-lan bu özellik kümelerinin nefret söyleminin nicel analizinde yeni çalışmaları teşvik edeceğine inanıyoruz.