Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,67 @@
-# Entity Sentiment Analysis
+---
+license: mit
+---
+---
+language: tr
 
-This model is fine-tuned for entity recognition and sentiment analysis.
+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.