Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması
Abstract
İnsanlar yanlarında taşıyabildikleri internet erişimi olan cihazlar ile gözlemledikleri her tür olağan ya da olağandışı durumu gerçek zamanlı olarak sosyal ağlarda paylaşabilmektedir. Twitter, bu konuda yaygın olarak kullanılan ve pek çok olağandışı durumun ilk duyulduğu sosyal ağlardandır. Bu anlamda acil müdahale ekipleri ve medya şirketleri için popüler bir haber kaynağıdır. Ancak yapılan paylaşımların her zaman gerçek bir olağan dışı durumu belirttiği açık değildir. Doğal dil işleme, insanların konuştukları dillerin makineler tarafından yorumlanabilmesine olanak tanır. Google BERT modeli, iki yönlü olarak kelimeler ve cümleler arasındaki bağlamsal ilişkileri yapay sinir ağları temelinde etkin bir şekilde ortaya koyan bir doğal dil işleme modeldir. Gerçekleştirilen çalışmada deprem, kaza, olumsuz hava olayları gibi felaket durumları hakkında atılan 7613 adet gerçek veya gerçek dışı olarak etiketlenmiş tweet içeren veri seti Bert modeli kullanılarak sınıflanmıştır. Gerçekleştirilen eğitim süreci sonunda %98.8 doğruluk elde edilmiştir.
Keywords
References
- “Digital 2020: Global Digital Overview,” DataReportal – Global Digital Insights. https://datareportal.com/reports/digital-2020-global-digital-overview (accessed May 10, 2020).
- “Twitter by the Numbers (2020): Stats, Demographics & Fun Facts,” Jan. 05, 2020. https://www.omnicoreagency.com/twitter-statistics/ (accessed May 13, 2020).
- A. Bruns, T. Highfield, and J. Burgess, “The Arab Spring and social media audiences: English and Arabic Twitter users and their networks,” American behavioral scientist, vol. 57, no. 7, pp. 871–898, 2013.
- T. Terpstra, A. De Vries, R. Stronkman, and G. L. Paradies, Towards a realtime Twitter analysis during crises for operational crisis management. Simon Fraser University Burnaby, 2012.
- F. Cheong and C. Cheong, “Social media data mining: A social network analysis of tweets during the Australian 2010-2011 floods,” in 15th Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS), 2011, pp. 1–16.
- B. Mandel, A. Culotta, J. Boulahanis, D. Stark, B. Lewis, and J. Rodrigue, “A demographic analysis of online sentiment during hurricane irene,” in Proceedings of the second workshop on language in social media, 2012, pp. 27–36.
- C. Caragea, A. Squicciarini, S. Stehle, K. Neppalli, and A. Tapia, “Mapping moods: Geo-mapped sentiment analysis during hurricane sandy,” pp. 642–651, Jan. 2014.
- H. Li et al., “Twitter mining for disaster response: A domain adaptation approach,” Jan. 2015.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
January 15, 2021
Submission Date
July 11, 2020
Acceptance Date
October 13, 2020
Published in Issue
Year 2021 Volume: 4 Number: 1
APA
Sevli, O., & Kemaloğlu, N. (2021). Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması. Veri Bilimi, 4(1), 31-37. https://izlik.org/JA27HL78ES
AMA
1.Sevli O, Kemaloğlu N. Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması. Data Sci. J. 2021;4(1):31-37. https://izlik.org/JA27HL78ES
Chicago
Sevli, Onur, and Nazan Kemaloğlu. 2021. “Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek Ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli Ile Sınıflandırılması”. Veri Bilimi 4 (1): 31-37. https://izlik.org/JA27HL78ES.
EndNote
Sevli O, Kemaloğlu N (January 1, 2021) Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması. Veri Bilimi 4 1 31–37.
IEEE
[1]O. Sevli and N. Kemaloğlu, “Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması”, Data Sci. J., vol. 4, no. 1, pp. 31–37, Jan. 2021, [Online]. Available: https://izlik.org/JA27HL78ES
ISNAD
Sevli, Onur - Kemaloğlu, Nazan. “Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek Ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli Ile Sınıflandırılması”. Veri Bilimi 4/1 (January 1, 2021): 31-37. https://izlik.org/JA27HL78ES.
JAMA
1.Sevli O, Kemaloğlu N. Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması. Data Sci. J. 2021;4:31–37.
MLA
Sevli, Onur, and Nazan Kemaloğlu. “Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek Ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli Ile Sınıflandırılması”. Veri Bilimi, vol. 4, no. 1, Jan. 2021, pp. 31-37, https://izlik.org/JA27HL78ES.
Vancouver
1.Onur Sevli, Nazan Kemaloğlu. Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması. Data Sci. J. [Internet]. 2021 Jan. 1;4(1):31-7. Available from: https://izlik.org/JA27HL78ES