Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,56 @@
----
-license: mit
----
+---
+license: mit
+language:
+- tr
+metrics:
+- accuracy
+- f1
+pipeline_tag: token-classification
+tags:
+- ner
+- turkish-ner
+- turkish
+- nlp
+---
+
+Bu model "https://github.com/stefan-it/turkish-bert" base alınarak geliştirilmiş bir NER(Varlık ismi tanıma) modelidir.
+
+
+## Eğitim ve validasyon verisi
+
+Fine-tune işlemi için TDD-NER-202112-CC-001 veri seti kullanılmıştır.
+@article{tur-etal-2003-milliyet,
+    title={A statistical information extraction system for Turkish}, 
+    volume={9},
+    DOI={10.1017/S135132490200284X},
+    number={2},
+    journal={Natural Language Engineering},
+    publisher={Cambridge University Press},
+    author={Tür, Gökhan and Hakkani-Tür, Dilek and Oflazer, Kemal},
+    year={2003},
+    pages={181–210}
+}
+
+
+### Hiperparametreler
+
+custom_labels = ["O","B-LOC","I-LOC","B-ORG","I-ORG","B-PER","I-PER"]
+model_args = {
+    "train_batch_size": 32,
+    "eval_batch_size": 32,
+    "num_train_epochs": 3,
+    "seed":1,
+    "save_steps": 625,
+    "overwrite_output_dir": True,
+    "output_dir": "/content/Model"
+}
+
+### Nasıl Kullanılacağı
+
+```
+from transformers import pipeline
+
+pipe = pipeline("token-classification", model="Gorengoz/bert-based-Turkish-NER")
+pipe("Entity X'in müşteri hizmetleri hızlı ve etkili, Entity Y'nin ürün kalitesi çok kötü.",aggregation_strategy = "simple"")
+
+```