metadata
language: tr
license: mit
tags:
- text-classification
- sentiment-analysis
metrics:
- accuracy
Adanus: Türkçe Metin Duygu Analizi Modeli
Model Açıklaması
Bu model, dbmdz/bert-base-turkish-cased mimarisi üzerine, Türkçe metinlerin pozitif veya negatif olduğunu tespit etmek amacıyla fine-tune edilmiştir. Eğitim sürecinde sentetik Türkçe yorum veri seti kullanılmıştır.
Kullanım Senaryoları & Sınırlılıklar
- Uygundur: Kısa Türkçe e-ticaret yorumları, müşteri geri bildirimleri ve sosyal medya metinlerinin duygu analizi.
- Sınırlılıklar: Eğitim seti küçük tutulduğu için çok uzun veya edebi metinlerde kararlılığı değişebilir.
Eğitim Verisi & Performans Metrikleri
- Eğitim Seti: 400 örnek
- Test Seti: 100 örnek
- Eğitim Epoch Sayısı: 2
- Test Accuracy (eval_accuracy): %100 (1.0)
- Validation Loss (eval_loss): 0.00039
Örnek Kullanım (Inference)
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="tosbaga/Adanus")
result = classifier("Bu ürünü gerçekten çok beğendim, harika.")
print(result)
# Çıktı: [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.99}] -> LABEL_1: Pozitif, LABEL_0: Negatif