metadata
language:
- tr
license: apache-2.0
tags:
- bert
- turkish
- finance
- text-classification
- router
- query-classification
library_name: transformers
base_model: Toxotes/fin-bert-tr
fin-bert-tr-router
Türkçe Finansal BERT Router — Kullanıcı sorgularını 3 sınıfa ayıran sınıflandırma modeli. MOSAIC RAG sisteminde MoE (Mixture of Experts) yönlendiricisi olarak kullanılır.
Sınıflar
| ID | Sınıf | Açıklama | Yönlendirme |
|---|---|---|---|
| 0 | CHITCHAT | Selamlama, sohbet, kimlik soruları | RAG olmadan Qwen2.5-1.5B |
| 1 | SIMPLE | Tek adımlı olgusal finans sorguları | Qwen2.5-1.5B + RAG |
| 2 | COMPLEX | Çok adımlı analiz, mevzuat yorumu | Turkish-Gemma-9B + RAG |
Performans
- Doğrulama Accuracy: 0.8038
- Doğrulama Macro F1: 0.8556
Temel Model
Toxotes/fin-bert-tr üzerinde ince-ayar yapılmıştır.
Kullanım
from transformers import BertForSequenceClassification, PreTrainedTokenizerFast
import torch
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("Toxotes/fin-bert-tr-router")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("Toxotes/fin-bert-tr-router")
model.eval()
queries = [
"Merhaba!", # → CHITCHAT (0)
"TCMB faiz oranı nedir?", # → SIMPLE (1)
"Reel sektör sermaye yeterliliği analizi nasıl yapılır?", # → COMPLEX (2)
]
LABELS = ["chitchat", "simple", "complex"]
for q in queries:
inputs = tokenizer(q, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=128)
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
label = LABELS[logits.argmax().item()]
print(f"{q[:40]:40} → {label}")
Eğitim Tarihi
2026-03-12
Proje
MOSAIC — Federated Financial RAG System GitHub