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

Insanlar yanlarinda tasiyabildikleri internet erisimi olan cihazlar ile gozlemledikleri her tur olagan ya da olagandisi durumu gercek zamanli olarak sosyal aglarda paylasabilmektedir. Twitter, bu konuda yaygin olarak kullanilan ve pek cok olagandisi durumun ilk duyuldugu sosyal aglardandir. Bu anlamda acil mudahale ekipleri ve medya sirketleri icin populer bir haber kaynagidir. Ancak yapilan paylasimlarin her zaman gercek bir olagan disi durumu belirttigi acik degildir. Dogal dil isleme, insanlarin konustuklari dillerin makineler tarafindan yorumlanabilmesine olanak tanir. Google BERT modeli, iki yonlu olarak kelimeler ve cumleler arasindaki baglamsal iliskileri yapay sinir aglari temelinde etkin bir sekilde ortaya koyan bir dogal dil isleme modeldir. Gerceklestirilen calismada deprem, kaza, olumsuz hava olaylari gibi felaket durumlari hakkinda atilan 7613 adet gercek veya gercek disi olarak etiketlenmis tweet iceren veri seti Bert modeli kullanilarak siniflanmistir. Gerceklestirilen egitim sureci sonunda %98.8 dogruluk elde edilmistir.