| --- |
| 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) |
| ```python |
| 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 |
