IŞİD'in tekfir söylemini keşfetmek: BERT tabanlı antite düzeyinde duygu analizi yaklaşımı

Abstract

IŞİD, Suriye iç savaşı boyunca ve sonrasında birçok bireyin, özellikle de sivillerin, hayatını derinden etkilemiştir. Tekfir anltasında çeşitli karar verebilen varlıklara yönelik ifade edilen duyguları anlamak amacıyla, özellikle uzun metinlerde varlıklara yönelik duygu analizi üzerine yapılan araştırmalar sınırlı olduğundan, hesaplamalı yöntemler kullanarak bir duygu analizi modeli geliştirmeye çalıştık. Araştırma hedeflerimize ulaşmak için, farklı araştırma amaçlarına sahip farklı modelleri entegre ettik. Özellikle, BERT NER modelini ve Span ASTE'nin iki katmanını entegre ettik. Özellikle, Bert NER'i, tipik olarak daha kısa müşteri yorumları için kullanılan yön bazlı bir duygu analizi modeli olan Span ASTE'nin iki katmanıyla birleştirdik.Ayrıca, karşılaştırma için uçtan uca duygu analizi yapan Span ASTE'yi kullandık. Hibrit modelimiz kesinlik, duyarlılık, ve F-skoru açısından bu temel modellerden daha iyi performans göstermiştir.

ISIS has significantly influenced the lives of numerous individuals during and after the Syrian civil conflict, notably impacting civilians. In an effort to understand sentiments expressed towards various volitional entities in their takfir discourse, we endeavored to develop an entity-level sentiment analysis model using computational methods as research on sentiment analysis toward entities, especially in lengthy texts, is limited. To achieve our research objectives, we integrated different models with distinct research purposes. Specifically, we integrated the BERT NER (Named Entity Recognition) model and the two layers of Span ASTE (Aspect-Based Sentiment Analysis). We employed previous scores of Span ASTE as an end-to-end baseline model for comparison. Our hybrid model demonstrated notable improvements over these baselines in precision, recall, and F-scores, suggesting its potential efficacy in sentiment analysis towards entities.