Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tez Danışmanı: İsmail Hakkı Toroslu
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Özet:
Twitter bugün çoğunlukla haberleri paylaşmak ve yorum yapmak için kullanılmaktadır. Bu minvalde, Twitter kullanıcıları arasındaki etkileşim kaçınılmazdır. Bu etkileşim bazen insanların günlük tartışmaları bu sosyal platforma taşımasına neden olmaktadır. Bu tartışmalarda baskın olmak çok önemli olduğundan, bu sürecin otomasyonu oldukça popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada, gönderilen tweet'leri anlamına göre sınıflandıran ve popüler bir tartışma hakkında, Birleşik Devletler silah tartışması, mantıklı tweet'ler üreten bir bot geliştirmeyi hedefliyoruz. Botlar, tartışmanın destekledikleri tarafında bağımsız bir şekilde tweet atmak ve aynı zamanda bir tweet'e karşıt bakış açısıyla cevap vermek için eğitildiler. Daha başarılı sınıflandırma sonuçları elde etmek için modern mimariler kullanılmıştır. Tweet'leri temsil etmek için GloVe kelime vektörleri modelini uyguladık. El yapımı özellikleri kullanmak yerine, daha çok bilgi içeren ve eşit boyutta özellik vektörleri elde etmek amacıyla uzun kısa vadeli hafıza sinir ağları bu kelime vektörleri ile beslenmiştir. Bu model, kelime vektörlerini bir dizi şeklinde girdi alarak tweet'in anlamını vektörlerin içine kodlanması için eğitilmiştir. Kodlama hem sınıflandırma hem de üretim işlemleri için kullanılmıştır. Dizi-dizi UKVH sinir ağları, tweet üretmek ve tweet'lere cevap vermek için kullanılmıştır. Daha ilgili tweet'leri üretmek için cevaplama modeline dikkat mekanizması eklenmiştir. Yanıtın hedef tweet'e olan ilişkisini ölçmek için yeni bir metrik tanımlanmıştır. Ek olarak, insan değerlendiricileri, üretilen tweet'lerin kalitesini konuya ve hedef tweet'e olan alakasına göre ölçmüşlerdir.