Özet:
Günümüzde en çok kullanılan mikroblog servislerinden biri olan Twitter, anlık bilgi bakımından değerli bir kaynaktır. Doğal afetler sırasında kısa sürede doğru yerlere müdahalenin yapılması insan hayatı açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada doğal afetlerden hemen sonra yazılan tweet’lerden yüksek öncelikli olanların tespit edilip özetlenmesiyle yardım birimlerine anlık doğru bilgi kaynağı sunmayı hedefleyen yeni bir sistem tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Sistemin çalışmasını değerlendirmek için doğal afetler sonrası gönderilen tweet’lerden bir veri tabanı oluşturulmuş, yaralı ve hasar durumu gibi değerli bilgiler içeren tweet’ler yüksek öncelikli, diğer tweet’ler düşük öncelikli olmak üzere iki sınıfa ayrılmıştır. Tweet’ler, ilk olarak gürültünün temizlenmesi ve sınıflandırıcıların daha başarılı şekilde değerlendirebilmesi için ön işlemden geçirilmiştir. Daha sonra Destek Vektör Makinesi yöntemi ile sınıflandırma yapılarak tweet’lerin öncelikli olup olmadıkları belirlenmiştir. Öncelikli olarak işaretlenen tweet’ler Hibrit TF-IDF yöntemi ile özetlenerek bu kümeyi en iyi temsil eden tweet’ler seçilmiştir.
