ebrukilic/tubitak_clothing_absa_v3
Viewer • Updated • 12.4k • 11 • 1
How to use ebrukilic/bert-absa-tr-v3 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="ebrukilic/bert-absa-tr-v3") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ebrukilic/bert-absa-tr-v3")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ebrukilic/bert-absa-tr-v3")Bu model, Türkçe ürün yorumları üzerinde Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) yapmak için fine-tune edilmiştir.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ebrukilic/tubitak_clothing_absa_v3")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ebrukilic/tubitak_clothing_absa_v3")
Model tipi: Transformer (BERT tabanlı)
Eğitim veri kümesi: ebrukilic/tubitak_clothing_absa_v3 (8396 eğitim verisi + 4011 test verisi)
Etiketler: ["negatif", "nötr", "pozitif"]
Eğitim epochs: 10
Learning rate: 2e-5
Batch size: 8
Bu model, ürün yorumlarını otomatik olarak aspect (beden, kalite, fiyat, renk, kargo, kumaş) ve duygu (pozitif, negatif, nötr) olarak sınıflandırır.
Base model
dbmdz/bert-base-turkish-cased