Doğal Dil İşleme Tabanlı Türkçe Videolarda Küfür Tespiti Ve Otomatik Sansürleme Sistemi

Yıl 2025, Cilt: 15 Sayı: 2, 48 - 53, 29.07.2025

Ziya Dirlik , Turgay Aydoğan

Öz

Bu çalışma, dijital içeriklerdeki argo ve küfürlü ifadelerin otomatik olarak tespit edilip sansürlenmesini amaçlayan, yapay zeka tabanlı bir sistem geliştirmektedir. Özellikle Türkçe videolar üzerinde uygulanan sistem; sesin videodan ayrıştırılması, konuşmanın metne dönüştürülmesi, argo içeriklerin doğal dil işleme yöntemleriyle belirlenmesi ve bip sesiyle sansürlenmesi olmak üzere üç aşamalı bir iş akışı izlemektedir. Sistem, Türkçe diline özel optimize edilmiş otomatik konuşma tanıma altyapısını kullanarak yüksek doğrulukla çalışmakta hem doğrudan küfürleri hem de dolaylı hakaret içeren ifadeleri bağlamsal analizle tespit edebilmektedir. Tespit edilen segmentlerin yerine, süreyle orantılı olarak üretilen bip sesi entegre edilmekte ve ses yeniden videoya monte edilerek sansürlü bir çıktı elde edilmektedir. Çalışmanın sonunda, sistemin farklı konuşma kalitelerine ve aksanlara karşı esnek ve etkili sonuçlar sunduğu görülmüş; gelecekte gerçek zamanlı sansürleme, görsel içerik analizi ve çoklu dil desteği gibi yeteneklerle genişletilebileceği öngörülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Otomatik konuşma tanıma , doğal dil işleme , argo ve küfür tespiti , video içerik sansürleme

Kaynakça

• Alawi, A. E. B., Özyer, G. T., & Bozkurt, F., (2023). Textual-based Turkish offensıve language detectıon model, 16. Ulusal Yazılım Mühendisliği Sempozyumu, Erzurum, Türkiye.
• Baydoğan, V. C., & Alatas, B. (2021). Çevrimiçi Sosyal Ağlarda Nefret Söylemi Tespiti için Yapay Zeka Temelli Algoritmaların Performans Değerlendirmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33(2), 745-754.
• Bayrak, Ş., Karaca, A., Toson, F., Kocabey, A., & Arslanoğlu, F. B. (2023). BERT-Base Modeli ile Türkçe Sosyal Medya Paylaşımlarında Nefret Söylemi Tespiti. In 31st IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications (SIU). IEEE.
• Çelik, A., & Yıldırım, B. (2020, October). Turkish profanity detection enhanced by artificial intelligence. In 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE.
• Eğin, F., & Bulut, V. (2023). Mültecilere Yönelik Nefret Söyleminin Tespitinde Makine Öğrenmesi Modellerinin Kullanılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (48), 19-22.
• Gedik, M., & Akın, E. (2016). Tek Kişilik Gösterilerde (Stand-Up) Kullanılan Argo Dilinin Tespiti Üzerine Bir İnceleme (Ata Demirer, Cem Yılmaz, Atalay Demirci Örneği). Ekev Akademi Dergisi, (66), 415-432.
• Kurt, M. S., & Demirel, E. Y. (2023). Türkçe Hakaret ve Nefret Söylemi Otomatik Tespit Modeli. Veri Bilimi, 6(1), 61-73.
• Nasiboglu, R., & Gencer, M. (2023). Adlandırılmış Varlık Tanıma Modelleri ile Türkçe Sosyal Medya Metinlerinde Küfürlü Sözlerin Sansürlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(1), 72-88
• Öztürk, F. E. (2021). Salginla Yayilan Nefret: Twitter’da 65 Yaş Üstü Bireylere Yönelik Nefret Söylemi. Ege Üniversitesi İletişim Fakültesi Yeni Düşünceler Hakemli E-Dergisi, (15), 143-159.
• Öztürk, F. E. (2022). Çevrimiçi okur yorumlarında suriyeli sığınmacılara yönelik nefret söylemi: altındağ örneği. İstanbul Aydın Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(4), 508-530.
• Şahin, S. (2024). Çevrimiçİ sosyal ağlarda rahatsız edici davranış tespiti ve azaltma stratejileri (Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi).
• Tayiz, M. M., & Canayaz, M. (2021). Evrişimsel Sinir Ağları ile Türkçe Videolarda Geçen Küfür Seslerinin Sansürlenmesi. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2(2), 101-110.
• Yakar, Ö., Büyüktanır, B., Çil, A. E., & Girgin, A. B. A. (2024). Türkçe Nefret Söylemi Problemi Analizinde Farklı Sınıflandırma Algoritmalarının ve Özellik Seçimi Yöntemlerinin Performans Karşılaştırması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (53), 97-111. nefret söyleminin temelleri. Global Media Journal TR Edition, Güz, 8(15), 364-383.
• Yanık, A. (2017). Sosyal medyada yükselen nefret söyleminin temelleri. Global Media Journal TR Edition, 8(15), 364-383.