Doğal dil işleme kullanılarak ana akım medyada Türkçe sahte haber tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: İSA KULAKSIZ

Danışman: Ahmet Coşkunçay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amaç: Bu araştırma, sahte haberlerin ana akım medyada tespiti için bir dilbilimsel model geliştirmeyi hedeflemektedir. Sınıflandırma algoritmaları üzerinde çalışılmış ve kelime temsil yöntemlerinin, sınıflandırma sonuçları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Özellikle, bu çalışma uzman tabanlı manuel kontrol yöntemlerine olan ihtiyacı azaltarak bir haberin gerçeklik durumunu belirlemede kolaylık sağlamıştır. Yöntem: Bu çalışmada, çeşitli haber sitelerinden toplanan haberler sahte (0) ve gerçek (1) olarak etiketlenmiştir. En başarılı modeli belirlemek için makine öğrenimi, LSTM ve BERTurk algoritmalarıyla eğitimler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, n-gram ve kelime çantası yöntemleri kullanılarak özellik çıkarımı yapılmıştır. Bulgular: Bulgular, BERTurk modelinin %98,21 doğrulukla diğer sınıflandırma algoritmalarına göre daha iyi performans gösterdiğini ve makine öğrenimi algoritmalarında ise TF-IDF'nin CountVectorizer ve Word2Vec'e göre daha etkili bir kelime temsil yöntemi olduğunu ortaya koymuştur. Sonuçlar: Bu araştırma, ana akım medyadan toplanan haberlerin gerçekliğini ayırt etmek için bir sınıflandırma yapmıştır. Sonuç olarak, kullanılan algoritmaların ve yöntemlerin bu konuda etkili olduğu görülmüştür.