Derin sinir ağı yöntemleri ile Wikipedia toksik yorum sınıflandırması
Wikipedia toxic comment classification via deep neural networks
Yazar: METE ÖZDEMİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ZAFER DALAR
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Metin sınıflandırma = Text categorization

Özet:
Teknoloji'nin ilerlemesi ve internet erişiminin yayılması ile birlikte çevrim içi bilgi paylaşımı da ciddi oranda artış göstermiştir. Özellikle çevrim içi forum ve sosyal medya gibi platformlarda insanlar birbirleri ile bilgi paylaşımı yapıp özgürce yorum yapıp paylaşabilmektedirler. Bu sayede bilgiye ulaşmak çok daha kolay bir hale gelmiştir. Fakat bu platformlarda bilgi paylaşımının yanı sıra içinde bir ya da daha fazla bireyi rencide edecek yorumlar da paylaşılmaktadır. Bunun olumsuz bir sonucu olarak da faydalı paylaşım yapan kişilerin bir kısmının artık çevrim içi paylaşımlardan uzak durdukları görülmektedir. Çalışma kapsamında kullanılan veriler Kaggle internet sitesindeki bir yarışma için paylaşılan Wikipedia toksik yorum verilerinden alınmıştır. Veri setindeki rencide edici, nefret dolu, hakaret veya taciz içerikli yorumlar yarışma için 6 başlık altında sınıflandırılmıştır. Bu başlıklar "toxic", "severe toxic", "obscene", "threat", "insult" ve "identity hate"'dir.
Bu tez kapsamında; kelime gömme işlemi için Keras kütüphanesi, model içindeki ağırlıkları optimize etmek için Adam optimizasyon algoritması, toksik yorumların sınıflandırılması için LSTM, Bi-LSTM ve GRU algoritmaları kullanılmıştır. Doğruluk ve F1 skor metrikleri ile performans ölçümü yapılmıştır. Her bir yöntem 30 kez çalıştırılıp elde edilen doğruluk ve F1 skor metrikleri üzerinden istatistiksel olarak karşılaştırıldığında yöntemler arasında bir fark olmadığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
With the technological developments and global Internet usage, online information sharing has increased considerably. Especially on platforms such as online forums and social media, people can share information with each other and comment freely on topics. Thus, it has become much easier to access information. However, insulting comments may be shared on these platforms apart from information sharing. As a negative result of this condition, it seems that some of who make useful shares, begin avoiding online sharing. The data used within the research has been collected from Wikipedia toxic comment data which was shared for a competition on Kaggle website. Insulting, hateful, offending or harassing comments have been classified under 6 titles. These titles are "toxic", "severe toxic", "obscene", "insult", "threat", "identity hate".
Within the concept of this study, Keras library was used for word embeddings, Adam optimizer algorithm was used for optimizing weights in the models; LSTM, Bi-LSTM and GRU algorithms were used for classifying toxic comments. Performance measurements were carried out by accuracy and F1 score metrics. Each method was processed 30 times and when compared statistically on collected accuracy and F1 score metrics, it has been observed that there is no difference between the methods.