Seffaf, Yeniden Uretilebilir Analiz
Haberler.cloud, haber makalelerini degerlendirmek icin 11 uzmanlasmis analizci ile cok asamali bir NLP hatti kullanir. Metodolojimiz seffaf, tarafsiz ve surekli gelisen olacak sekilde tasarlanmistir.
Analiz Hatti Genel Bakis
Bir makale sistemimize girdiginde, kapsamli bir analiz hattindan gecer:
Icerik Cikarma
Makale metni, baslik, yazar ve yayin tarihini cikariyoruz. Adil kullanim uyumluluğu icin yalnizca 500 karakterlik bir alinti saklanir.
Metin On Isleme
Metin tokenize edilir, normallestirilir ve analiz icin hazirlanir. Dil (Turkce veya Ingilizce) tespit edilir ve uygun NLP modelleri yuklenir.
Coklu Analizci Isleme
Icerik, makalenin farkli yonlerini inceleyen 11 uzmanlasmis analizciden gecer. Bunlar verimlilik icin paralel calisir.
Puan Toplama
Bireysel analizci ciktilari, nihai guvenilirlik ve kalite puanlari uretmek icin agirlikli toplama kullanilarak birlestirilir.
Surum Takibi
Icerigi hashliyoruz ve zaman icinde gizli duzenlemeleri veya silmeleri tespit etmek icin onceki surumlerle karsilastiriyoruz.
11 Analizci
Her analizci, makalenin belirli yonlerini inceleyen uzmanlasmis bir moduldur:
Makalenin duygusal tonunu belirlemek icin TextBlob ve VADER sozluklerini kullanir.
Flesch Okuma Kolayligi puanini ve sinif seviyesini hesaplar.
Anahtar kelime kaliplari ve dilsel isaretciler kullanarak siyasi yanliligi tespit eder.
Alintilar, adlandirilmis kaynaklar ve diger guvenilirlik gostergelerini tespit eder.
Yuklu dil, isim takilma, vagon etkisi ve korku yayma gibi propaganda tekniklerini belirler.
Iddia kaliplari ve kaynak atiflarini analiz ederek yanlis bilgi riskini degerlendirir.
Ad hominem saldirilar, saman adam argumanlar ve yanlis ikilemler gibi mantiksal hatalari belirler.
Makalenin baglan, karmasiklik aciklamasi ve bilgi derinligi kontrol ederek egitimsel deger saglayip saglamadigini degerlendirir.
Merak bosluklari, duygusal manipulasyon ve abartma dahil tik yemi kaliplarini analiz eder.
Makalede bahsedilen kisileri, kuruluslari ve yerleri cikarir.
TF-IDF ve anahtar kelime cikarma algoritmalari kullanarak anahtar kelimeleri cikarir ve ana konulari belirler.
Kullanilan Teknolojiler
Analiz hattimiz endustri standardi NLP ve makine ogrenmesi teknolojileriyle olusturulmustur:
Python 3.11+ BERT Transformers spaCy 3.7 TextBlob VADER Sentiment scikit-learn FastAPI PostgreSQL
Sinirlamalar ve Uyarilar
Onemli: Analizimiz kullanicilarin anlamasi gereken sinirlamalara sahiptir.
- Gercek Dogrulama Degil: Yazim kaliplarini ve gostergeleri analiz ediyoruz, olgusal dogrulugu degil.
- Algoritmik Yanlilik: Modellerimizin egitim verilerinden kaynaklanan doğal yanliliklar olabilir.
- Dil Sinirlamalari: Su anda Turkce ve Ingilizce icin optimize edilmistir.
- Baglam Korlugu: Algoritmalar baglam, hiciv veya insanlarin taniyacagi nuansları kacırabilir.
Geri Bildirim: Analiz hatalari fark ederseniz veya iyilestirme oneriniz varsa, lutfen bizimle iletisime gecin.