Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Automatic Question Identification on Turkish Tweets

Yıl 2018, Cilt: 1 Sayı: 1, 1 - 6, 25.12.2018

Öz

In this work, it was tried to identify which are
includes question from the tweets written in Turkish shared in Twitter, with a
rule-based approach. As a data set, tweets that are shared with a certain
hashtag are used instead of randomly sampled tweets. The reason for this, it is
aimed to identify the questions asked for a specific focus in this study. For
the experiments, 354 tweets were collected, shared with the hashtag that was
created in order to contribute of the audience to the program by asking the
questions while a historical topic was being spoken in the program broadcast
live on a television channel. The Zemberek library has been used to fix typos
in these tweets. Then, according to the Turkish question sentence structure, 3
simple rules are defined aiming at keeping the precision value or the
sensitivity value high and each one is applied as a separate method. As a
result of experiments, 100% precision, 96.48% sensitivity and 0.929 F-score
values were recorded as the most successful performances.

Kaynakça

  • Statista, “Number of monthly active Twitter users worldwide from 1st quarter 2010 to 3rd quarter 2017 (in millions)” www.statista.com. [Online]. Available: https://www.statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/, 2017.
  • M. Efron ve M. Winget, “Questions are content: a taxonomy of questions in a microblogging environment”, Proc. of ASIST ’10, 2010.
  • B. Li, X. Si, M. R. Lyu, I. King ve E. Y. Chang, “Question Identification on Twitter”, Proceedings of the 20th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, New York, USA, 2011.
  • Z. B. Özger ve B. Diri, “Sınıflandırma Tabanlı Türkçe Soru Algılama”, Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları, İzmir, Türkiye, 2014.
  • C. Cengiz ve B. Diri, “Türkçe Tweetlerden Soru İfadelerini Bulmak”, Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, Türkiye, Nisan 2013.
  • Google Code Archive, https://code.google.com/archive/p/zemberek/, 2017.

Türkçe Tweetler Üzerinde Otomatik Soru Tespiti

Yıl 2018, Cilt: 1 Sayı: 1, 1 - 6, 25.12.2018

Öz

Bu çalışmada Twitter'da paylaşılan Türkçe yazılmış tweetlerden, içinde
soru geçenleri kural tabanlı yaklaşımla tespit edilmeye çalışılmıştır. Veri
seti olarak rastgele örneklenen tweetler yerine belirli bir etiket ile
paylaşılan tweetler kullanılmıştır. Bunun sebebi, bu çalışmada belirli bir
odağa yönelik sorulan soruların tespitinin amaçlanmış olmasıdır. Deneyler için,
bir televizyon kanalında canlı olarak yayınlanan programda tarihi bir konu
konuşulurken izleyicilerin sorularıyla programa katkıda bulunması amacıyla
açılan etiketle paylaşılan 354 tweet toplanmıştır. Bu tweetlerdeki yazım
hatalarını düzeltmede Zemberek kütüphanesinden yararlanılmıştır. Daha sonra
Türkçe soru cümlesi yapısına göre, kesinlik değerini veya duyarlılık değerini
yüksek tutmayı amaçlayan 3 farklı basit kural tanımlanmış ve her biri ayrı
yöntem olarak deneylerde uygulanmıştır. Deneyler sonucunda %100 kesinlik,
%96,48 duyarlılık ve 0.929 F-skoru değerleri en başarılı performanslar olarak
kaydedilmiştir.

Kaynakça

  • Statista, “Number of monthly active Twitter users worldwide from 1st quarter 2010 to 3rd quarter 2017 (in millions)” www.statista.com. [Online]. Available: https://www.statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/, 2017.
  • M. Efron ve M. Winget, “Questions are content: a taxonomy of questions in a microblogging environment”, Proc. of ASIST ’10, 2010.
  • B. Li, X. Si, M. R. Lyu, I. King ve E. Y. Chang, “Question Identification on Twitter”, Proceedings of the 20th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, New York, USA, 2011.
  • Z. B. Özger ve B. Diri, “Sınıflandırma Tabanlı Türkçe Soru Algılama”, Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları, İzmir, Türkiye, 2014.
  • C. Cengiz ve B. Diri, “Türkçe Tweetlerden Soru İfadelerini Bulmak”, Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, Türkiye, Nisan 2013.
  • Google Code Archive, https://code.google.com/archive/p/zemberek/, 2017.
Toplam 6 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

İslam Mayda

Yayımlanma Tarihi 25 Aralık 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Mayda, İ. (2018). Türkçe Tweetler Üzerinde Otomatik Soru Tespiti. Veri Bilimi, 1(1), 1-6.



Dergimizin Tarandığı Dizinler (İndeksler)


Academic Resource Index

logo.png

journalseeker.researchbib.com

Google Scholar

scholar_logo_64dp.png

ASOS Index

asos-index.png

Rooting Index

logo.png

www.rootindexing.com

The JournalTOCs Index

journal-tocs-logo.jpg?w=584

www.journaltocs.ac.uk

General Impact Factor (GIF) Index

images?q=tbn%3AANd9GcQ0CrEQm4bHBnwh4XJv9I3ZCdHgQarj_qLyPTkGpeoRRmNh10eC

generalif.com

Directory of Research Journals Indexing

DRJI_Logo.jpg

olddrji.lbp.world/indexedJournals.aspx

I2OR Index

8c492a0a466f9b2cd59ec89595639a5c?AccessKeyId=245B99561176BAE11FEB&disposition=0&alloworigin=1

http://www.i2or.com/8.html



logo.png