Yazar "Bakir, Rezan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Doğal dil işleme tekniklerini ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak sosyal ağlarda spam tespiti(Kırıkkale Üniversitesi, 2022) Bakir, Rezan; Erbay, HasanKısa metin sınıflandırma problemi olarak kabul edilen sosyal ağlarda spam tespiti, metnin seyrekliği ve belirsizliği nedeniyle doğal dil işlemede zorlu bir görevdir. Sorunu çözmek için en önemli görevlerden biri güçlü bir metin gösterimi bulmaktır. Geleneksel Kelime gömme (word embedding) modelleri, yoğun vektörlerle kelimeleri temsil ederek veri seyrekliği problemini çözmektedir, ancak bu modellerin bazı problemleri etkili bir şekilde ele almalarını engelleyen bazı sınırlamaları vardır. Geleneksel kelime gömme yöntemlerinin maruz kaldığı en yaygın sınırlamalarından birisi, "kelime dağarcığı (Out Of Vocabulary)" olarak adlandırılan ve modelin sözlüğünde olmayan sözcükleri için herhangi bir vektör temsili sağlayamamasından çıkan problemidir. Bu modellerin karşılaştığı bir diğer problemi ise, bu tip modellerin, kelimenin cümle içindeki konumundan bağımsız olarak her bir kelime için yalnızca bir vektör verdiği bağlamdan bağımsız olarak temsil etmektedir. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için, derin öğrenme teknikleriyle birlikte bağlamsal doğal dil işleme modelleri benimsenmiştir. Doğal dil işlemenin ana hedeflerinden biri, farklı bağlamlarda kelime anlamları ve benzerlikleri yakalama yeteneğini güçlendiren kelimelerin anlamlı bir temsilini geliştirmektir. Sonuç olarak bu tez çalışması, spam mesajlarını etkili bir şekilde tespit etmek amacıyla sosyal ağlardaki kısa metinlerin seyrekliğini ve diğer kısıtlamalarını ele almak için farklı modelleri önerilmiştir. Önerilen modelleri, üç kıyaslama veri seti üzerinde test ederek elde edilen sonuçları, bu modellerin yüksek sınıflandırma doğruluk elde ettiğini ve sosyal ağlarda spam masajları tespit etmek için mevcut son teknoloji yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini görülmüştür.
