Türkçe doğal dil işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak sosyal medyada halk sağlığı takibi
Public health monitoring on social media using Turkish natural language processing and deep learning methods
Yazar: DOĞAN KÜÇÜK
Danışman: PROF. DR. NURSAL ARICI
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sosyal medya = Social media ; Türkçe = Turkish

Özet:
Günümüzde sosyal medyanın birçok farklı alan için önemli bir veri kaynağı olduğu bilinmektedir. Bu alanlardan biri de halk sağlığı, özellikle de halk sağlığının otomatik takibidir. Öte yandan, yapay zekâ alanında da çok hızlı ve derin etkisi olan gelişmeler yaşanmaktadır. Yapay zekânın kapsamındaki ana yöntemler makine öğrenmesi modelleri ile birlikte günümüzde derin öğrenme modelleridir. Yine doğal dil işleme alanı ve duygu analizi, duruş tespiti ve varlık ismi tanıma gibi alt alanları da yapay zekânın kapsamına girmektedir. Bu tez çalışmamızda; halk sağlığının otomatik takibi için sosyal medya iletileri üzerinde duygu analizi, duruş tespiti ve varlık ismi tanıma için geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Türkçe için işaretlenmiş tweet veri kümeleri üzerinde karşılaştırmalı değerlendirme sonuçları sunulmuştur. Derin öğrenme tabanlı modellerin daha yüksek başarım elde ettiği gözlenmiştir. Tezimiz kapsamında ayrıca söz konusu problemleri çözen yaklaşımları kullanan bir halk sağlığı izleme ve karar destek sistemi de önerilmiştir. Tez çalışmamız, doğal dil işlemenin önemli problemlerinin ortak veri kümeleri üzerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri kullanarak çözülmesi, bu süreçte Türkçe doğal dil işleme için veri kümeleri oluşturulması ve önerilen sistemin halk sağlığı uzmanları ve karar vericileri tarafından kullanılabilir olması nedeniyle oldukça önemlidir ve bu açılardan ilgili literatüre kayda değer katkılarda bulunmaktadır.

Abstract:
Today, social media is known to be an important source of data for many different fields. One of these fields is public health, especially the automatic monitoring of public health. On the other hand, there are rapid and profound developments in the field of artificial intelligence. The main methods within the scope of artificial intelligence are machine learning models and, particularly, deep learning models today. Additionally, subfields such as natural language processing and sentiment analysis, stance detection, and named entity recognition are also within the scope of artificial intelligence. In our thesis, traditional machine learning methods and deep learning methods were used for sentiment analysis, stance detection, and named entity recognition on social media posts for the automatic monitoring of public health. Comparative evaluation results were presented on annotated tweet datasets for Turkish. It has been observed that deep learning-based models achieve higher performance. Furthermore, within the scope of our thesis, a public health monitoring and decision support system utilizing the approaches solving the aforementioned problems was proposed. Our thesis is highly significant as it involves solving important natural language processing problems using machine learning and deep learning models on common datasets, creating datasets for Turkish natural language processing during this process, and making the proposed system usable by public health experts and decision-makers; hence it contributes significantly to the relevant literature in these aspects.