File size: 1,725 Bytes
a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 836bb6c a66e370 c9a05bb a66e370 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 |
---
license: mit
---
---
language: tr
tags:
-- entity-sentiment-analysis
- text-classification
- sentiment-analysis
datasets:
- ctoraman/atis-ner-turkish
- akdeniz27/bert-base-turkish-cased-ner
metrics:
- accuracy
- f1
model-index:
- name: WhiteAngelss/entity-sentiment-analysis
results:
- task:
type: token-classification
name: Varlık Tanıma (Named Entity Recognition)
dataset:
name: ctoraman/atis-ner-turkish
metrics:
- name: F1
type: f1
value: 0.92
- task:
type: text-classification
name: Duygu Analizi (Sentiment Analysis)
dataset:
name: akdeniz27/bert-base-turkish-cased-ner
metrics:
- name: Doğruluk (Accuracy)
type: accuracy
value: 0.88
---
# WhiteAngelss/entity-sentiment-analysis
## Model Açıklaması
Bu model, Türkçe metinlerde varlık tanıma ve duygu analizi gerçekleştirir. `akdeniz27/bert-base-turkish-cased-ner` modelinden ince ayar yapılarak ve `ctoraman/atis-ner-turkish` veri seti üzerinde eğitilmiştir.
## Kullanım Amacı
Model, müşteri yorumlarını analiz etmek, varlıkları tanımlamak ve bu varlıklarla ilişkili duyguları belirlemek için kullanılabilir.
## Sınırlamalar ve Yanlılıklar
- Model, öncelikle Türkçe metinler üzerinde eğitildiği için diğer dillerde iyi performans göstermeyebilir.
- Eğitim verilerindeki yanlılıklar, modelin tahminlerini etkileyebilir.
## Eğitim Verisi
Model, `ctoraman/atis-ner-turkish` ve `akdeniz27/bert-base-turkish-cased-ner` veri setleri kullanılarak eğitildi.
## Değerlendirme Sonuçları
Model, varlık tanıma için 0.92 F1 skoru ve duygu analizi için 0.88 doğruluk elde etti.
|