Türkçe metinlerde duygu analizi yapılarak saldırgan içeriklerin tespit edilmesi
Detecting offensive content by performing senti̇ment analysis in turkish texts
Yazar: ŞEYMA ŞAHİNER YILMAZ
Danışman: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS ÖZER
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Saldırganlık = Aggressiveness ; Sosyal medya = Social media

Özet:
Sosyal medya mecralarının hızlı büyümesiyle birlikte daha fazla kullanıcı, görüşlerini ve fikirlerini
çevrimiçi olarak paylaşmaktadır. Bu büyümenin ardından insanların varlıklara yönelik fikirlerini,
duygularını, değerlendirmelerini, tutumlarını ve bunların yazılı metinde ifade edilen niteliklerini
analiz eden duygu analizi çalışmaları popüler bir çalışma alanı haline gelmiştir. Bununla birlikte
popüler sosyal medya platformlarından biri olan Twitter, sunduğu konu çeşitliliği sebebiyle duygu
analizi çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Çeşitli içerik formlarını kullanarak fikirlerin
kolayca paylaşılmasını sağlayan bu sosyal medya platformunda kullanıcıların paylaşımları arasında
saldırgan dil barındıran içeriklerin önemli oranda arttığı gözlemlenmiştir. Bu durum saldırgan dile
maruz kalan kullanıcıların psikolojik iyi oluşlarını olumsuz yönde etkiler. Bununla birlikte sadece
insanlar değil kurumsal firmalar da bu saldırgan dile maruz kalmaktadırlar. Bu şiddetin
tekrarlanması, bu durumun normalleşme ve daha da artması sonucunu doğurmaktadır. Çalışma
Türkçe dilinde bu sorunun otomatik çözümüne katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada
Twitter platformundan elde edilen veri seti oluşturulmuştur. 14752 Türkçe tweet metninden oluşan
bu veri seti etiketleyiciler tarafından manuel olarak etiketlenmiştir. Etiketlenen verileri
sınıflandırma da en popüler derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Bu derin öğrenme yöntemleri
CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU ve CNN-LSTM' dir. Bu modellerin sınıflandırma
performansları karşılaştırılmıştır. Bununla birlikte makine öğrenmesi yöntemi olan SVM modelinin
sınıflandırma performansı da karşılaştırılmıştır. Çalışmada ikili ve çoklu sınıflandırma yapılmıştır.
Çalışma saldırgan dil tanımlama ile ilgili Türkçe için çoklu sınıflandırma yapılan ilk çalışmadır.
Bunlara ek olarak Twitter platformundan elde edilen 1 milyon 860 bin tweet metninden oluşan
genişletilmiş derlem elde edilmiştir. Burada Word2vec yöntemi ile kelime temsilleri elde
edilmiştir. Böylelikle genişletilmiş derlem kullanımının sınıflandırma performanslarına katkısı
karşılaştırılmıştır. Çalışmada yapılan ikili sınıflandırma da genişletilmiş derlem kullanımıyla en
yüksek performans GRU modeli F1-skor değeri %96,65'tir. Bu sebeple çoklu sınıflandırma
yapılırken GRU modeli kullanılmıştır. Çoklu sınıflandırmada elde edilen sınıflandırma performans
değerleri genişletilmiş derlemin katkısıyla GRU F1-makro değeri %71,97 ve %54,10'dur.

Abstract:
Social media channels is growing rapidly, more users share their views and ideas online. After this
growth, sentiment analysis studies, which analyze people's ideas, feelings, evaluations, attitudes
towards entities and their qualities expressed in written text, have become a popular field of study.
However, Twitter, one of the popular social media platforms, is widely used in sentiment analysis
studies due to the variety of topics it offers. It has been observed that content containing offensive
language has increased significantly among users' posts on this social media platform, which
enables easy sharing of ideas by using various content forms. This situation negatively affects the
psychological well-being of users who are exposed to offensive language. However, not only
people but also corporate companies are exposed to this offensive language. The repetition of this
violence results in the normalization and further escalation of this situation. Our study aims to
contribute to the automatic solution of this problem in Turkish language.In this study, the data set
obtained from the Twitter platform was created. This dataset, consisting of 14752 Turkish tweet
texts, was tagged manually by the taggers. The tagged data used the most popular deep learning
methods. These deep learning methods are CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU and CNN-
LSTM. The classification performances of these models were compared. In addition the
classification performance of SVM model which is a machine learning model was also compared.
In our study, binary and multiple classification was made. Our study is the first multi-classification
study on offensive language identification. In addition to these, an expanded corpus of 1 million
860 thousand tweets obtained from the Twitter platform was obtained. Here, word representations
were obtained with the Word2vec method. Thus, the contribution of the use of extended corpus to
the classification performances was compared. Thus, the highest performance GRU model F1-
score value is 96.65% with the use of extended corpus in binary classification. For this reason, the
GRU model was used while performing multiple classification. The classification performance
values ​​obtained, with the contribution of the expanded corpus, are 71,97 % and 54,10 % for the
GRU F1-macro value.