ÇOK MODLU ALAYCILIK TESPİTİ
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hazal Irmak
Danışman: Necla Gündüz Tekin
Özet:
Günümüzde sosyal medya ve dijital iletişim platformlarının yaygınlaşmasıyla alaycılık ve ironi gibi dilsel ifadelerin tespiti önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Alaycılık bir ifadenin doğrudan anlamından farklı bir niyet içermesi ve çoğu zaman karşıtlık, abartı veya ima yoluyla gerçek mesajın dolaylı bir biçimde aktarıldığı bir iletişim biçimi olması nedeniyle bu ifadelerin sadece metin üzerinden tespit edilmesinde zorlanılmakta ses tonu ve yüz ifadeleri gibi diğer modalitelerin dikkate alınması gerekmektedir. Bu tezde Türkçe dilinde bu alandaki çok modlu çalışmaların sınırlı olması nedeniyle alaycılık tespiti için metin, ses ve görsel modalitelerden oluşan özgün ve çok modlu bir veri seti oluşturulmuştur. Veri seti televizyon dizilerinden seçilen sahnelerden elde edilmiş bağlam bütünlüğü korunarak kesitlere ayrılmış ve segment bazlı etiketlenmiştir. Önerilen derin öğrenme tabanlı model her bir modaliteden elde edilen bilgileri ayrı ayrı değerlendirerek bu bilgileri ortak bir temsil altında birleştiren bir yapı üzerine kurulmuştur. Model alaycılığın yalnızca söylenen sözlerle değil aynı zamanda nasıl söylendiği ve hangi görsel ipuçları ile desteklendiğini birlikte öğrenmektedir. Bu sayede farklı modaliteler arasındaki tamamlayıcı ilişkilerden faydalanılarak daha güçlü bir temsil elde edilmektedir. Deneysel sonuçlar veri dağılımının model performansı üzerinde etkili olduğunu ve dengeli veri yapısının alaycı ifadelerin tespitinde daha başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Sonuç olarak bu çalışma Türkçe için çok modlu alaycılık tespiti alanına katkı sunmakta ve çok modlu yaklaşımların bu tür karmaşık dil yapılarını anlamada etkili olduğunu ortaya koymaktadır.