Crime detection on social media data using deep learning and machine learning methods

Sultan Zeybek

Makale detayları

Crime detection on social media data using deep learning and machine learning methods

Yazarlar:

Sultan Zeybek

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Derin Öğrenme | Nöral Ağlar | Doğal Dil İşleme

Dergi:

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.14 Issue 1, pp.175-182

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001339045

pISSN:

2564-6605

Anahtar kelimeler:

Özet:

 This study aims to detect threats and insults in Turkish social media posts. Models have been developed using Natural Language Processing techniques and deep learning algorithms, and the proposed models have been compared with machine learning algorithms. The dataset, collected from Turkish social media posts, has been labelled and used for crime detection in social media using Long Short-Term Memory and BERT deep learning models. The deep learning models have been compared with machine learning models such as Support Vector Machines, Random Forest, and Gradient Boosting. The proposed deep learning models have outperformed the machine learning models, successfully detecting threatening content with an accuracy of 90.

 This study aims to detect threats and insults in Turkish social media posts. Models have been developed using Natural Language Processing techniques and deep learning algorithms, and the proposed models have been compared with machine learning algorithms. The dataset, collected from Turkish social media posts, has been labelled and used for crime detection in social media using Long Short-Term Memory and BERT deep learning models. The deep learning models have been compared with machine learning models such as Support Vector Machines, Random Forest, and Gradient Boosting. The proposed deep learning models have outperformed the machine learning models, successfully detecting threatening content with an accuracy of 90.

 This study aims to detect threats and insults in Turkish social media posts. Models have been developed using Natural Language Processing techniques and deep learning algorithms, and the proposed models have been compared with machine learning algorithms. The dataset, collected from Turkish social media posts, has been labelled and used for crime detection in social media using Long Short-Term Memory and BERT deep learning models. The deep learning models have been compared with machine learning models such as Support Vector Machines, Random Forest, and Gradient Boosting. The proposed deep learning models have outperformed the machine learning models, successfully detecting threatening content with an accuracy of 90.

 Bu çalışmada, Türkçe sosyal medya paylaşımlarındaki tehdit ve hakaret içeriklerinin tespiti amaçlanmıştır. Doğal Dil İşleme teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri üzerinde derin öğrenme algoritmalarıyla modeller geliştirilmiş ve bu modeller makine öğrenmesi algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Türkçe sosyal medya verilerinden toplanan veri kümesi etiketlenerek Uzun Kısa Süreli Bellek ve BERT derin öğrenme modelleri ile suç tespiti amacıyla kullanılmıştır. Derin öğrenme modelleri, makine öğrenmesi modellerinden Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman ve Gradyan Artırma modelleri ile karşılaştırılmıştır. Önerilen derin öğrenme modelleri, 90 doğruluk oranıyla tehdit ve hakaret içeriklerini başarılı bir şekilde tespit ederek makine öğrenmesi modellerine kıyasla daha üstün performans sergilemiştir.

Makale detayları

Crime detection on social media data using deep learning and machine learning methods

Yazarlar:

Sultan Zeybek

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Derin Öğrenme | Nöral Ağlar | Doğal Dil İşleme

Dergi:

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.14 Issue 1, pp.175-182

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001339045

pISSN:

2564-6605

Deep Learning

Machine Learning

Social Media

Crime Detection

ClassificationDerin Öğrenme

Makine Öğrenmesi

Sosyal Medya

Suç Tespiti

Sınıflandırma

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Sultan Zeybek

Yayıncı: Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar: Derin Öğrenme | Nöral Ağlar | Doğal Dil İşleme

Dergi: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.14 Issue 1, pp.175-182

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 1/2025

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001339045

pISSN: 2564-6605

Sayı

Yazarlar:

Sultan Zeybek

Yayıncı:

Nigde Omer Halisdemir University

Ana Başlıklar:

Derin Öğrenme | Nöral Ağlar | Doğal Dil İşleme

Dergi:

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.14 Issue 1, pp.175-182

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

1/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001339045

pISSN:

2564-6605