Developing a twitter bot that can join a discussion using state-of-the-art architectures
Son teknoloji mimariler kullanılarak bir tartışmaya katılabilen twitter botu geliştirilmesi
- Tez No: 575394
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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.
Özet (Çeviri)
Twitter is today mostly used for sharing and commenting about news. In this manner, the interaction between Twitter users is inevitable. This interaction sometimes causes people to move daily debates to this social platform. Since being dominant in these debates is crucial, automation of this process becomes highly popular. In this work, we aim to train a bot that classifies posted tweets according to their semantic and generates logical tweets about a popular discussion, namely gun debate of the U.S. for this study. Bots are trained to tweet independently on their side of the debate and also reply to a tweet from opposite view. State-of-art architectures are tested to get more accurate classification. We have applied GloVe embedding model for representing tweets. Instead of using handcrafted features, long-short-term memory neural network is applied to these embeddings to get more informative and equal size feature vectors. This model is trained to encode the tweet by fed as a sequence of embeddings. Encoding is used for both classification and generation tasks. LSTM sequence to sequence model is used to generate tweets and replies to tweets. The attention mechanism is added to the reply model to produce more related tweets. We propose a new metric for measuring the relatedness of the reply to the target tweet. Additionally, human evaluators measure the quality of generated tweets according to relatedness to the topic and target tweet, which is replied.
Benzer Tezler
- Şirketlerin sosyal medya kullanımlarının finansal performansları üzerine etkisi: Gelişmekte olan ülkeler üzerine bir çalışma
The effect of social media use of companies on financial performance: A study on developing countries
EROL AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Ticaret ÜniversitesiSermaye Piyasası Ana Bilim Dalı
PROF. SERKAN ÇANKAYA
- Developing a context-aware location recommender system for location-based social networks
Konum tabanlı sosyal ağlar için bağlam duyarlı konum tavsiye sistemi geliştirme
AYSUN BOZANTA
Doktora
İngilizce
2018
İşletmeBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRGÜL KUTLU BAYRAKTAR
- Siyasal iletişim aracı olarak sosyal medya: Dağlık Karabağ savaşında İ. H. Aliyev ve R. V. Paşinyan'ın twitter kullanımı
Social media as a mean of political communication: Twitter usage of İ. H. Aliyev and N. V. Pashinyan's in the Nagorno-Karabakh war
MANSUR PIRNAZAROV
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Halkla İlişkilerAkdeniz ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZUHAL GÖK DEMİR
- Belediyelerde halkla ilişkiler aracı olarak sosyal medya kullanımı: Büyükşehir belediyelerinin twitter hesapları üzerine bir inceleme
Social media usage at municipalities as a public communication instrument: A study on twi̇tter accounts of metropolitan municipalities
MÜBEYYEN PİRCİ AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Kamu YönetimiMarmara ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZHAN TİNGÖY
- Yapısal olmayan verilerin büyük veri analiz yöntemleri ile işlenmesi ve yapısal olan verilerle ilişkilendirilmesine yönelik bir platform: Sosyal medya temelli tavsiye motoru geliştirme
A platform for processing non-structural data by big data analysis methods and assoaciate it with structural data: Developing a recommendation engine based on social media
ONUR SEVLİ
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE