Olağandışı Olaylar Hakkındaki Tweet’lerin Gerçek ve Gerçek Dışı Olarak Google BERT Modeli ile Sınıflandırılması

Authors : Onur Sevli, Nazan Kemaloğlu

Pages : 31-37

View : 29 | Download : 9

Publication Date : 2021-01-15

Article Type : Research

Abstract :İnsanlar yanlarında taşıyabildikleri internet erişimi olan cihazlar ile gözlemledikleri her tür olağan ya da olağandışı durumu gerçek zamanlı olarak sosyal ağlarda paylaşabilmektedir. Twitter, bu konuda yaygın olarak kullanılan ve pek çok olağandışı durumun ilk duyulduğu sosyal ağlardandır. Bu anlamda acil müdahale ekipleri ve medya şirketleri için popüler bir haber kaynağıdır. Ancak yapılan paylaşımların her zaman gerçek bir olağan dışı durumu belirttiği açık değildir. Doğal dil işleme, insanların konuştukları dillerin makineler tarafından yorumlanabilmesine olanak tanır. Google BERT modeli, iki yönlü olarak kelimeler ve cümleler arasındaki bağlamsal ilişkileri yapay sinir ağları temelinde etkin bir şekilde ortaya koyan bir doğal dil işleme modeldir. Gerçekleştirilen çalışmada deprem, kaza, olumsuz hava olayları gibi felaket durumları hakkında atılan 7613 adet gerçek veya gerçek dışı olarak etiketlenmiş tweet içeren veri seti Bert modeli kullanılarak sınıflanmıştır. Gerçekleştirilen eğitim süreci sonunda %98.8 doğruluk elde edilmiştir.
Keywords : Twitter veri analizi, Makine Öğrenmesi, Doğal Dil İşleme, Google BERT