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 |
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 | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
08806315.pdf | Conference Paper | 257.66 kB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
SCOPUSTM
Citations
1
checked on Nov 29, 2024
Page view(s)
1,250
checked on Dec 2, 2024
Download(s)
1,252
checked on Dec 2, 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.