Türkçe Metin Duygu Analizi Modeli (v2)
Model Açıklaması
Bu model, dbmdz/bert-base-turkish-cased mimarisi temel alınarak, Türkçe metinlerin duygu durumunu tespit etmek amacıyla fine-tune edilmiştir. Eğitim sürecinde tamamen özgün olarak üretilmiş dengeli bir Türkçe metin veri seti kullanılmıştır.
Kullanım Senaryoları & Sınırlılıklar
- Uygundur: Kısa Türkçe e-ticaret yorumları, müşteri geri bildirimleri, anket sonuçları ve sosyal medya metinlerinin duygu analizi.
- Sınırlılıklar: Eğitim seti yapısı gereği çok uzun, aşırı devrik cümleler, mecaz veya ironi içeren edebi metinlerde kararlılığı değişiklik gösterebilir.
Eğitim Verisi & Performans Metrikleri
- Eğitim Seti Boyutu: 480 örnek
- Test Seti Boyutu: 120 örnek
- Eğitim Epoch Sayısı: 4
- Test Accuracy (eval_accuracy): %100 (1.0000)
- Validation Loss (eval_loss): 0.0014
Örnek Kullanım (Inference)
Aşağıdaki Python kodunu kullanarak modeli kendi projelerinize doğrudan entegre edebilirsiniz:
from transformers import pipeline
# Modeli ve pipeline'ı yükle
classifier = pipeline("text-classification", model="Hamitcangultekin/sifirdan-turkce-duygu-analizi-v2")
# Test metni
test_metni = "Bu ürünü gerçekten çok beğendim, harika."
sonuc = classifier(test_metni)
print(f"Metin: {test_metni}")
print(f"Tahmin Sonucu: {sonuc}")