İntihal Tespitinde Kullanılan YZ Algoritmalarının Eğitimi

İntihal tespiti; yüzeysel benzerlikleri yakalayan n-gram/Jaccard yöntemlerinden, parafraz ve çeviri-intihalini ayırt edebilen semantik gömlemeler ve kontrastif öğrenme tabanlı derin modellerine kadar uzanan geniş bir teknik yelpazedir. Bugün kurumsal içerik denetimi, akademik ödev kontrolü, e-ticaret metin özgünlüğü, medya/ajans içeriği ve hatta kod eğitim platformlarında çok dilli, çok biçimli (metin, görsel üstü metin, tablo, slayt) bir veri evreniyle çalışıyoruz. Bu karmaşıklık, “hangi algoritmayı kullanalım?” sorusundan önce “nasıl eğitelim?” sorusunu gündeme getirir: Etiketli/yarı etiketli veri tasarımı, örnekleme stratejileri, pozitif/negatif çiftlerin kurulumu, boilerplate maskeleme, adversarial (kastî yanıltıcı) örnekler, değerlendirme metrikleri, adalet/yanlılık kontrolleri, KVKK/GDPR uyumu, sürdürülebilir MLOps ve sürekli öğrenme.

1) Problem Tanımı ve Etiket Sözleşmesi: “Benzerlik” Ne Demek?

Eğitimden önce etiket sözleşmesi yapılmadan ilerlemek, modelin çelişkili örnekler öğrenmesine yol açar. En azından şu sınıfları ayırın:

• Doğrudan kopya (Exact/High-overlap)

• Parafraz (anlam korunur, ifade değişir)

• Çeviri-intihali (diller arası)

• Yapı/akış benzerliği (başlık hiyerarşisi, argüman dizilimi)

• Boilerplate/şablon (skor dışı veya düşük ağırlık)

• Yasal alıntı/atıf (ihlâl değil)

Etiketleme yönergesi; “kaç kelimelik örtüşme benzerliktir?”, “atıf varsa etiket nedir?” gibi tartışmalı örnekler için örnekli kural kitabı içermelidir. Bu, değerlendirici uyumunu (Cohen’s κ) artırır.

2) Veri Toplama ve Kaynak Çeşitliliği: Evren Ne Kadar Geniş, O Kadar Adil

• İç arşiv: Geçmiş ödevler, kurumsal içerikler, ürün açıklamaları.

• Açık web ve lisanslı kaynaklar: Bloglar, haber, akademik arşivler (telif/lisans kontrollü).

• Çokdillilik: TR-EN-DE gibi yaygın çiftler; alfabe/betik farklılıkları (Latin/Kiril/Arap).

• Kod ve slayt evreni: Jupyter/LaTeX/Docx/PPTX; OCR’lı görseller.

Veriyi tür (haber/analiz/rehber), uzunluk, dil, kaynak niteliği (orijinal/kopya) ve dönem eksenlerinde dengeleyin. Aksi hâlde model, ör. tek dilli haber kalıplarına aşırı uyum sağlar.

3) Negatif/ Pozitif Örnek Kurulumu: Kontrastif Öğrenmenin Kalbi

Siamese/Triplet veya NT-Xent (InfoNCE) tabanlı çerçevelerde pozitif/negatif seçimleri belirleyicidir:

• Pozitifler: Aynı pasajın farklı dildeki çevirisi; aynı kaynağın küçük düzenlemelerle türetilmiş varyantı; OCR’lı sürümler.

• Zor negatifler (hard negatives): Aynı konu/terminoloji ama farklı içerik; “yakın ama farklı” örnekleri bilinçli seçin.

• Boilerplate maskesi: “Bizi takip edin”, “Teşekkürler” gibi kalıplar ne pozitif ne negatif; eğitimden dışlayın ya da düşük ağırlık verin.

Curriculum learning: Önce kolay pozitif/negatif, sonra zor örnekleri kademeli eklemek yakınsaklığı hızlandırır.

4) Yüzeysel Katman: Shingle–MinHash ile Öğrenmeyi Desteklemek

Derin modeller güçlüdür, fakat hızlı aday bulmak için yüzeysel katman şarttır:

• n-gram (k=5–7 kelime) shingle çıkarın; df (document frequency) istatistiklerini tutun.

• MinHash + LSH ile büyük evrende yaklaşık komşu adayları bulun; derin modelin yükünü azaltın.

• Öğrenmeye etki: LSH kovalarından gelen eşleşmeleri hard negative mining için kullanın.

5) Çokdilli Semantik Gömlemeler: Ortak Uzayda Buluşmak

Many-to-one (tek dilde temel model, projeksiyon katmanı) veya ortak çokdilli uzay yaklaşımlarından birini seçin:

• mSBERT/LaBSE benzeri tabanlar; Türkçe için alan-özel inceltme (domain adaptation).

• Çift dilli dengeleme: TR-EN ve TR-DE örnek oranını task dağılımına göre ayarlayın.

• Dil belirteci (language token) ve karışık mini-batch ile diller arası geçiş düzeni sağlayın.

6) Kontrastif Kayıplar: NT-Xent, Triplet ve Çoklu Pozitifler

• NT-Xent/InfoNCE: Aynı örneğin augment’leri pozitif; batch içindeki diğerleri negatif.

• Triplet loss: (Anchor, Positive, Negative) marj ile ayrıştırır; “yakın ama farklı” için nettir.

• Çoklu pozitif: Aynı pasajın çeviri, OCR ve parafraz varyantları birden fazla pozitif olarak ele alınabilir.

Marj/temperatür hiperparametreleri grid/bayesian search ile ayarlanmalı; validation seti çokdilli ve çok türlü olmalıdır.

7) Veri Büyütme (Augmentation): Parafrazı Öğretmek

• Geri çeviri (back-translation): TR→EN→TR; anlamı aynı, yüzey farklı.

• Sözcük/ifadeye dayalı dönüşümler: Eş anlamlı, sözdizimi varyasyonları (aşırıya kaçıp anlamı bozmayın).

• Düşük kaynak diller: Sınırlı veride paraphrase üretimi için kontrollü LLM yardımı; etiket doğrulaması şart.

• Gürültü modelleri: OCR hataları, noktalama/boşluk anormallikleri; gerçek dünyaya dayanıklılık kazandırır.

8) Yapı Benzerliği: Başlık ve Akışın Öğrenilmesi

“Yapı intihali”ni tanımak için:

• Hiyerarşi dizileme: H1-H3 başlıkları ve paragraf özetlerini sequence encoder (Transformer) ile modele verin.

• Şablon farkındalığı: Kurumsal şablonları ayrı etikette toplayın; modele “skora etme”yi öğretin.

• Multi-task yaklaşımlar: (i) pasaj benzerliği, (ii) bölüm dizisi benzerliği için ortak gövde + iki baş.

9) Multimodal Eğitim: Görsel Üstü Metin ve pHash Sinyali

• OCR metni + görsel gömlemesi (CLIP benzeri): Aynı infografiğin farklı boyut/filtrelerini pozitif eşleştirin.

• pHash/dHash benzerliğini yardımcı kayıp (aux-loss) olarak ekleyerek, piksel doku yakınlığını semantik uzaya taşırın.

• Tablo şeması: Sütun başlıkları/birimleri için ayrık bir encoder; sayısal örüntüleri (örn. histogram/frequency sketch) modele sinyal olarak besleyin.

10) Kod ve Slayt İçin Özelleştirme: AST ve Layout Öğrenimi

• Kod: AST alt-ağaçları ve CFG/PDG ilişkilerini graph neural network (GNN) ile kodlayın; isimlendirme maskesi uygulayın.

• Slayt: Metin kutuları + konum (x,y,w,h) + stil ipuçları; layout-aware encoder ile yapı farkındalığı kazandırın.

• Etkileşimli örnek: Aynı sunumun iki tema ile verilmiş sürümünü pozitif, tamamen farklı bir içeriği zor negatif olarak etiketleyin.

11) Dengesizlik, Sınıf Ağırlığı ve Örnekleme

Gerçek veri dünyasında temiz örnekler çok, parafraz/çeviri-intihali nispeten azdır:

• Fokal kayıp (focal) veya class-balanced sampling kullanın.

• Hard negative mining ile “aldatıcı benzer” örnekleri eğitimde daha sık sunun.

• Mini-batch kompozisyonu: Her batch’te dil, tür ve etiket dağılımını sabitleyin.

12) Değerlendirme Metrikleri: Sadece AUC Değil, Kanıt Kalitesi

• ROC/PR yalnız genel ayrımı gösterir. Ek olarak:

• Passage-level Precision@k / Recall@k: İnceleyiciye gösterilecek kanıtların kalitesi.

• Segment IoU/Overlap-F1: Eşleşme segmentlerinin ne kadar isabetli vurgulandığı.

• Type-wise skorlar: Parafraz/çeviri-intihali/yapı/görsel için ayrı PR eğrileri.

• Yanlış pozitif maliyeti: “İnsan dakikası” cinsinden ölçün; gerçek operasyonu yansıtır.

13) Eşik ve Ansambl: Üretim Koşullarında Karar Verme

Skoru tek başına kullanmak yerine ansambl yapın:

Sfinal=αSsurface+βSsemantic+γSstructure+ζSvisual−δSboilerSfinal​=αSsurface​+βSsemantic​+γSstructure​+ζSvisual​−δSboiler​

• Çift eşik: Üst bant (otomatik uyarı), orta bant (insan inceleme), alt bant (temiz).

• İçerik türüne göre profil: Blog, ödev, ürün açıklaması için farklı $\alpha ,\beta ,\gamma$.

• Calibration (Platt/Isotonic): Skorları olasılık benzeri hâle getirip tutarlı eşikler belirleyin.

14) Adversarial Eğitim: Gizli Özgünleştirmeye Dayanıklılık

Kullanıcılar, eşanlamlı şişirme, görünmez karakter, biçim oyunlarıyla modeli yanıltabilir:

• Karşıt örnek üretimi: Eşanlamlı değiştirme + cümle permütasyonu; Unicode hileleri; düşük dozda eğitime ekleyin.

• Robust regularization: Mixout/Dropout artışı, label smoothing; yanlış öğrenmeyi azaltır.

• Savunma denetimi: Karşıt örnek setlerinde PR/AUC raporlayın.

15) Yanlılık/Adalet ve Açıklanabilirlik

• Dil/alan/üslup yanlılığı: Belirli bir dil varyantına veya kurum şablonuna haksız yüksek skor.

• Şeffaflık: Eşleşen pasajların vurgusu, kaynak kartları, boilerplate rozetleri.

• Adalet metrikleri: Dil-bazlı hata oranı, içerik türü-bazlı yanlış pozitif; fark için hedef aralık belirleyin.

• Model kartı: Eğitim verisi, sınırlar, amaç dışı kullanım uyarıları.

16) Gizlilik, KVKK/GDPR ve Lisans

• Veri minimizasyonu: Eğitimde tam metin yerine parça (snippet) kullanımı; hashing/anonimleştirme.

• Rıza kaydı ve amaç bağlayıcılığı: Öğrenci/çalışan içeriklerinin kullanım kapsamı.

• Lisans uyumu: Modelin ürettiği kanıtlarda telifli metni yalnız kısa alıntı olarak göstermek.

17) MLOps: Eğitimden Üretime, İzleme ve Geri Besleme

• Veri sürümleme (DVC/LakeFS), deney izleme (MLflow/W&B), model kayıt (registry).

• A/B dağıtımı: Yeni embedding modeli küçük yüzdeyle canlıda denenir; yanlış pozitif/negatif etkisi ölçülür.

• Model drift izleme: Dil/alan dağılımı değiştiğinde erken uyarı.

• Feedback loop: İnceleyici kararları (true/false) aktif öğrenme havuzuna düşer.

18) Sürekli Öğrenme ve Etiket Maliyeti

Etiket pahalıdır; stratejiler:

• Weak supervision: Heuristik/LSH eşleşmelerinden “zayıf etiket” üretip insanla doğrulama.

• Self-training/Distillation: Öğretmen modelin yüksek güvenli çıktılarıyla öğrenci model ısındırılır.

• Active learning: Sınırda ve anlaşmazlık yaratan örnekleri seçip etiketletin.

19) Vaka Çalışması A: Üniversite LMS – Çokdilli Parafraz

Bağlam: TR ve EN ödevler; çeviri-intihali yaygın.
Kurgu: mSBERT tabanlı ikiz ağ + NT-Xent; pozitifler çeviri ve geri çeviri; zor negatifler aynı ders ama farklı konu.
Sonuç: Parafraz F1 %14 artış; yanlış pozitif %31 düşüş; inceleme süresi ortalama −6 dk.

20) Vaka Çalışması B: E-Ticaret – Ürün Açıklaması

Bağlam: Tedarikçi metni → mağaza metni; boilerplate çok.
Kurgu: Shingle/LSH + çok dilli semantik; boilerplate sözlüğü; yapı benzerliği hafif ağırlık.
Sonuç: “Gerçek risk” bayrak oranı sabit kalırken yanlış pozitifler yarıya indi; özgün açıklama öneri kartlarıyla yayın hızı arttı.

21) Vaka Çalışması C: Medya Ajansı – Görsel/Infografik

Bağlam: Infografik kopyaları farklı boyut/filtreyle dolaşıma giriyor.
Kurgu: OCR + pHash + CLIP-vari encoder; pozitifler: aynı infografiğin türevleri.
Sonuç: Görsel kaynak ihlali tespit oranı %40↑; lisans/kredi ekleme disiplini yerleşti.

22) Eğitim Programı ve Ekip Yapısı

• Veri mühendisleri: Toplama, temizleme, sürümleme.

• Uygulamalı araştırmacılar: Model mimarisi, loss/ansambl, değerlendirme.

• Ürün/editör ekipleri: Rapor ve UX; kanıt kartları tasarımı.

• Hukuk/uyum: Politika, rıza, telif ve lisans.

Haftalık model inceleme toplantıları; metrik panosu, örnek galerisi ve itiraz analizi kalıcı olmalıdır.

23) Uygulama Yol Haritası: 90 Gün

1. Hafta 1–2: Problem/etiket sözleşmesi, veri envanteri, boilerplate listesi.

2. Hafta 3–4: LSH altyapısı ve hard-negative havuzu.

3. Hafta 5–7: Çokdilli semantik prototip (mSBERT tabanlı), NT-Xent ile ön eğitim.

4. Hafta 8–9: Multimodal ek (OCR+pHash/CLIP), yapı başlığı.

5. Hafta 10–11: Ansambl, kalibrasyon (isotonic), metrik panosu.

6. Hafta 12–13: A/B canlı test, eşik ayarı, editör UX; KVKK/GDPR kontrol listesi.

7. Hafta 14+: Aktif öğrenme döngüsü, adversarial setlerle sertleştirme.

24) Gelecek: Su-İzi, Kaynak Doğrulama ve Akıllı Düzenleme

• Watermark/su-izi araştırmaları: Üretken YZ metinlerinde istatistiksel iz; yalnız uyarı sinyali olarak.

• Kaynak doğrulama: Model, “kanıt linki”nin güvenilirlik puanını (alan, tarih, yazar) ayrı raporlar.

• Akıllı düzenleme: Bayraklı pasaj için içerik derinleştirme önerileri (vaka, veri, karşılaştırma) üretir; sadece eş anlamlı değişim değil, yeniden anlatı tasarımı.

---

Sonuç

İntihal tespitinde YZ algoritmalarını eğitmek, salt “büyük bir model + büyük bir veri” denklemi değildir. Başarının anahtarı, etiket sözleşmesiyle tutarlı veri, kontrastif öğrenmeye uygun pozitif/negatif kurulumu, çokdilli/çok türlükapsayıcılık, boilerplate farkındalığı, adversarial dayanıklılık ve açıklanabilir rapor üretimidir. Yüzeysel (LSH) ve semantik (embedding) katmanların ansambl hâlinde çalışması, hem hız hem doğruluk sağlar; yapı ve görsel/tablolu içerik için multimodal genişleme, gerçek dünyayla uyumu artırır.

Model yalnız yüksek PR/ROC skoru vermemeli; kanıt kalitesi, segment isabeti ve insan iş yükünü azaltma kabiliyetiyle değerlendirilmeli. KVKK/GDPR ve lisans çerçevesinde veri minimizasyonu, rıza ve amaç bağlayıcılığıgaranti altına alınmalı; üretim ortamında A/B, drift izleme ve aktif öğrenme ile süreklilik sağlanmalıdır. Böyle tasarlanan eğitim süreci, intihal tespitini cezalandırıcı bir bariyerden, öğretici ve güven inşa eden bir karar destek sistemine dönüştürür; kurumlara, üniversitelere ve yayıncılara adil, açıklanabilir ve dayanıklı özgünlük denetimi sunar.

Öğrencilerin sıkça karşılaştığı zorluklardan biri olan intihal sorununa çözüm sunan platformumuz, öğrencilere güvenilir ve etkili bir destek sunuyor. İntihal raporu alma, kontrol etme ve oranını azaltma gibi hizmetlerimizle, öğrencilerin akademik başarılarını artırmak ve etik sorumluluklarını yerine getirmelerine yardımcı oluyoruz. Özgün ödevler üretme konusunda sunduğumuz çözümlerle, öğrencilerin potansiyellerini en üst seviyede kullanmalarını sağlıyoruz. Siz de akademik başarınızı güvence altına almak ve etik çerçevede hareket etmek için hemen bizimle iletişime geçin ve avantajlarımızdan yararlanın!

Akademik hayatınızda intihal sorununu bir kenara bırakın ve başarıya odaklanın. İntihal raporu yaptırma adında sunduğumuz hizmetlerimizle, ödevlerinizde güvenilirliği ve özgünlüğü garanti altına alıyoruz. Size özgün çözümler sunarak akademik kariyerinizde önemli adımlar atmanızı sağlıyoruz. Profesyonel ekibimiz ve teknolojik altyapımızla intihal sorununu geride bırakın ve başarıya giden yolculuğunuzda bize katılın!

Öğrencilik hayatınızı kolaylaştıran çözümlerle tanışın! İntihal raporu alma ve kontrol etme gibi hizmetlerimizle, ödevlerinizdeki intihal riskini minimuma indiriyoruz. Aynı zamanda özgün ödev üretme konusunda size destek oluyor ve akademik başarınızı artırmak için gereken adımları atmanıza yardımcı oluyoruz. Hemen bizimle iletişime geçin ve akademik hayatınızı güvence altına almak için adım atın!