Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/7791
Title: Türkçe tweetler üzerinden yapay sinir ağları ile cinsiyet tahminlemesi
Other Titles: Gender prediction from Turkish tweets with neural networks
Authors: Sezerer, Erhan
Polatbilek, Ozan
Tekir, Selma
Keywords: Attention mechanism
Author profiling
Deep learning
Gender prediction
Neural networks
Twitter dataset
Issue Date: 2019
Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Abstract: Author profiling is the characterization of an author through some key attributes such as gender, age, and language. It's an indispensable task especially in security and marketing. In this work, the gender of a Twitter user is predicted using his/her tweets. A model combining a recurrent neural network (RNN) with an attention mechanism is proposed. As far as we know such a predictive analytics is performed in Turkish Twitter dataset for the first time, and the proposed model is tested in Turkish, English, Spanish, and Arabic with accuracy scores of 80.63, 81.73, 78.22, 78.5 respectively. The accuracy values obtained exhibit state-of-the-art in Turkish and competitive performance in the other languages. © 2019 IEEE.
Yazar ayrımlaması, yazarı bilinmeyen bir metin üzerinden yazarına dair cinsiyet, yaş ve dil gibi bazı anahtar özniteliklerin belirlenmesidir. Özellikle güvenlik ve pazarlama alanında önem arz etmektedir. Bu çalışmada, kullanıcıların tweetleri kullanılarak cinsiyetleri tahminlenmektedir. Yinelemeli Sinir Ağı (YSA) ve ilgi mekanizmasının birleşiminden oluşan bir model önerilmiştir. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma Twitter veri kümesi ile Türkçe’de ilk defa yapılmıştır. Önerilen model Türkçe, İngilizce, İspanyolca ve Arapça dillerinde sınanmış ve sırasıyla 80.63, 81.73, 78.22, 78.5 doğruluk değerlerine ulaşılmıştır. Elde edilen doğruluk değerleri Türkçe’de en gelişkin, diğer dillerde ise rekabetçi bir başarım ortaya koymaktadır.
Description: 27th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2019 -- 24 April 2019 through 26 April 2019
URI: https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806315
https://hdl.handle.net/11147/7791
ISBN: 9781728119045
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
08806315.pdfConference Paper257.66 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

158
checked on May 23, 2022

Download(s)

178
checked on May 23, 2022

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.