Türkçe mikrobloglarda ironi tespiti
Irony detection in Turkish microblogs
Yazar: AHMET KARABAŞ
Danışman: PROF. DR. BANU DİRİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sosyal medyada kendini ifade eden insanların sayısı her geçen gün artmaktadır. İnsanların bir konu hakkındaki düşüncelerini paylaşmada önemli bir yeri bulunan Twitter'da her gün 500 milyon tivit atılmaktadır. Böyle büyük bir veri içerisinde elle sınıflandırma yapmak oldukça zorlu bir iştir. Bu sebeple otonom sistemler, yazılımlar vs. kullanarak sınıflandırma yapmak büyük önem taşımaktadır. 

İroni, söylenen bir şeyin tam tersi anlamının kastedildiği bir tabirdir. Söylenen ya da yapılan fiil, ciddi imajı altında, karşıt konuşmayı ya da fiili, çelişki noktasına çekmeyi hedeflemektedir. Son zamanlarda tivitler üzerinden duygu durumu analizinde başarılı sonuçlar alınmasının ardından ironi tespiti konusunda da çalışmalar yapılmıştır. Ancak bu konu, duygu tespitine göre daha zorlayıcıdır. Yüzyüze konuşmada ironi tespitini yapmak daha kolayken, yazılı iletişimde bunu anlamak normal insanlar için bile zor olabilmektedir. Twitterdaki karakter limiti, bazı insanların yazım hataları ve noktalama konusunda dikkatsizliği sınıflandırma metodlarının uygulanmasına engel olmaktadır. Bu nedenle ilk olarak tivitlerde önişleme adımlarının uygulanması zorunlu hale gelmiştir.
Sonrasında ise özellik çıkarımları yapılarak ironiyi tespit etmek amaçlanmıştır.

Bu çalışmada, verilerin düzeltilmesinden sonra makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları farklı parametrelerle uygulanmış ve alınan sonuçların başarısı incelenerek karşılaştırılmıştır. Sonuçta, en başarılı modeller / algoritmalar sırasıyla 0,82 ve 0,83 F-skor veren Hiperparametre Optimizasyonu ve Attention Tabanlı Bidirectional LSTM olmuştur.

Abstract:
The number of people who express themselves in social media is increasing day by day. Twitter, which is an important place for people to share their thoughts on a topic has 500 million  tweets sent per day. In such a large data manual classification is a very challenging task. Therefore, using autonomous systems, software etc. for classification is of great importance.

The irony is the expression in which the meaning of the opposite is said. The action that is said or done is intended to draw the contradiction or action under the serious image to the point of contradiction. In recent years, after successful results in the sentiment analysis with tweets, studies have been conducted on irony detection as well. However, this issue is more challenging than sentiment analysis. While it is easier to determine the irony in face-to-face conversation, it can be difficult for normal people to understand it in written communication. The character limit on Twitter, typing and punctuation errors of some people hamper the direct implementation of classification methods. For this reason, it is necessary to apply the preprocessing steps in the tweets. Afterwards, it is aimed to determine the irony by extracting features.

In this study, after the preprocessing of the data, the machine learning and deep learning algorithms were applied with different parameters and the success of the results were examined and compared. As a result the most successful models/algorithms were Hyperparameter Optimization on Deep Neural Networks and Attention Based Bidirectional LSTM Model yielding an F-score of 0.82 and 0.83, respectively.