tugrulkaya/bert-turkish-sentiment-analysis

🇹🇷 Turkish Sentiment Analysis - BERT

Türkçe ürün yorumları için fine-tune edilmiş BERT modeli.

Model Açıklaması

Bu model, Türkçe metinlerde duygu analizi (sentiment analysis) yapmak için eğitilmiştir. İki sınıf arasında sınıflandırma yapar:

• LABEL_1 (Positive): Olumlu yorumlar
• LABEL_0 (Negative): Olumsuz yorumlar

Performans

Metric	Score
Accuracy	100.00%
F1 Score	100.00%
Precision	100.00%
Recall	100.00%

Kullanım

from transformers import pipeline

# Pipeline oluştur
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="tugrulkaya/bert-turkish-sentiment-analysis")

# Tahmin yap
text = "Bu ürün harika, çok beğendim!"
result = classifier(text)
print(result)
# [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.9876}]

Detaylı Kullanım

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tugrulkaya/bert-turkish-sentiment-analysis")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tugrulkaya/bert-turkish-sentiment-analysis")

def predict_sentiment(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=128)
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    prediction = torch.argmax(probs, dim=-1).item()
    
    label = "OLUMLU ✅" if prediction == 1 else "OLUMSUZ ❌"
    confidence = probs[0][prediction].item()
    
    return {"label": label, "confidence": confidence}

# Test
print(predict_sentiment("Harika bir ürün!"))
print(predict_sentiment("Berbat, tavsiye etmem."))

Eğitim Detayları

• Base Model: savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased
• Dataset: Turkish Product Reviews
• Task: Binary Text Classification
• Epochs: 3
• Batch Size: 16
• Learning Rate: 2e-5
• Max Length: 128 tokens

Sınırlamalar

• Model sadece Türkçe metinler için optimize edilmiştir
• Maksimum 128 token uzunluğunda metinler için tasarlanmıştır
• Argo ve informal dil için sınırlı performans gösterebilir

Lisans

Apache 2.0

İletişim

Sorularınız için: Hugging Face Profili

---

Bu model Hugging Face Transformers kullanılarak eğitilmiştir.