File size: 3,558 Bytes
70302c3 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 |
#!/usr/bin/env python3
"""
Türkçe Komplo Teorisi Tespit Modeli Test Scripti
"""
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
def test_model():
"""Model ve tokenizer'ı test eder"""
print("🧪 Model test ediliyor...")
try:
# Model ve tokenizer'ı yükle
print("📄 Model ve tokenizer yükleniyor...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./")
print("✅ Model başarıyla yüklendi!")
# Model bilgilerini göster
print(f"\n📊 Model Bilgileri:")
print(f" - Model Türü: {model.config.model_type}")
print(f" - Sınıf Sayısı: {model.config.num_labels}")
print(f" - Vocabulary Boyutu: {model.config.vocab_size}")
print(f" - Max Uzunluk: {model.config.max_position_embeddings}")
print(f" - Sınıf Etiketleri: {model.config.id2label}")
# Test fonksiyonu
def predict_text(text):
"""Verilen metni sınıflandırır"""
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
probabilities = predictions[0].tolist()
predicted_class = torch.argmax(predictions, dim=-1).item()
return {
'prediction': 'Komplo Teorisi' if predicted_class == 1 else 'Gerçek Haber',
'confidence': max(probabilities),
'probabilities': {
'Gerçek Haber': probabilities[0],
'Komplo Teorisi': probabilities[1]
}
}
# Test örnekleri
test_examples = [
"5G teknolojisi insanları kontrol etmek için tasarlanmış gizli bir sistemdir.",
"Bilim insanları, 5G teknolojisinin daha hızlı internet bağlantısı sağladığını doğruladı.",
"COVID-19 aşıları insanların DNA'sını değiştirmek için tasarlanmıştır.",
"COVID-19 aşıları, virüse karşı bağışıklık sistemini güçlendiren mRNA teknolojisi kullanır.",
"Ay'a gerçekten hiç çıkmadık, tüm görüntüler Hollywood'da çekildi.",
"NASA, Ay misyonlarından getirilen kaya örneklerini bilim insanlarına inceleme için sağladı."
]
print(f"\n🧪 Test Örnekleri:")
print("=" * 80)
for i, text in enumerate(test_examples, 1):
result = predict_text(text)
print(f"\n{i}. Metin: {text}")
print(f" 🎯 Tahmin: {result['prediction']}")
print(f" 📊 Güven: {result['confidence']:.1%}")
if result['probabilities']['Komplo Teorisi'] > 0.7:
print(f" ⚠️ Yüksek komplo teorisi riski!")
elif result['probabilities']['Komplo Teorisi'] > 0.5:
print(f" ⚡ Orta düzey komplo teorisi riski.")
else:
print(f" ✅ Güvenilir içerik.")
print(f"\n🎉 Model test tamamlandı!")
print(f"✅ Model çalışıyor ve tahminler yapabiliyor.")
except Exception as e:
print(f"❌ Hata: {e}")
return False
return True
if __name__ == "__main__":
test_model() |