metadata

language:
  - tr
license: mit
tags:
  - generated_from_trainer
metrics:
  - precision
  - recall
  - accuracy
  - f1
widget:
  - text: >-
      İngiltere'de düzenlenen Avrupa Tekvando ve Para Tekvando Şampiyonası’nda
      millî tekvandocular 5 altın, 2 gümüş ve 4 bronz olmak üzere 11, millî para
      tekvandocular ise 4 altın, 3 gümüş ve 1 bronz olmak üzere 8 madalya
      kazanarak takım halinde Avrupa şampiyonu oldu.
  - text: >-
      Füme somon dedik ama aslında lox salamuralanmış somon anlamına geliyor,
      füme etme opsiyonel. Lox bagel, 1930'larda Eggs Benedict furyasında New
      Yorklu Yahudi cemaati tarafından koşer bir alternatif olarak çıkan bir
      lezzet. Günümüzde benim hangover yüreğim dâhil dünyanın birçok yerinde
      enfes bir kahvaltı sandviçi.
  - text: >-
      Türkiye'de son aylarda sıklıkla tartışılan konut satışı karşılığında
      yabancılara vatandaşlık verilmesi konusunu beyin göçü kapsamında ele almak
      mümkün. Daha önce 250 bin dolar olan vatandaşlık bedeli yükselen tepkiler
      üzerine 400 bin dolara çıkarılmıştı. Türkiye'den göç eden iyi eğitimli
      kişilerin , gittikleri ülkelerde 250 bin dolar tutarında yabancı yatırıma
      denk olduğu göz önüne alındığında nitelikli insan gücünün yabancılara
      konut karşılığında satılan vatandaşlık bedelin eş olduğunu görüyoruz. Yurt
      dışına giden her bir vatandaşın yüksek teknolojili katma değer üreten
      sektörlere yapacağı katkılar göz önünde bulundurulduğunda bu açığın inşaat
      sektörüyle kapatıldığını da görüyoruz. Beyin göçü konusunda sadece
      ekonomik perspektiften bakıldığında bile kısa vadeli döviz kaynağı
      yaratmak için kullanılan vatandaşlık satışı yerine beyin göçünü önleyecek
      önlemler alınmasının ülkemize çok daha faydalı olacağı sonucunu
      çıkarıyoruz.
  - text: >-
      Türkiye’de resmî verilere göre, 15 ve daha yukarı yaştaki kişilerde mevsim
      etkisinden arındırılmış işsiz sayısı, bu yılın ilk çeyreğinde bir önceki
      çeyreğe göre 50 bin kişi artarak 3 milyon 845 bin kişi oldu. Mevsim
      etkisinden arındırılmış işsizlik oranı ise 0,1 puanlık artışla %11,4
      seviyesinde gerçekleşti. İşsizlik oranı, ilk çeyrekte geçen yılın aynı
      çeyreğine göre 1,7 puan azaldı.
  - text: >-
      Boeing’in insansız uzay aracı Starliner, birtakım sorunlara rağmen
      Uluslararası Uzay İstasyonuna (ISS) ulaşarak ilk kez başarılı bir şekilde
      kenetlendi. Aracın ISS’te beş gün kalmasını takiben sorunsuz bir şekilde
      New Mexico’ya inmesi halinde Boeing, sonbaharda astronotları yörüngeye
      göndermek için Starliner’ı kullanabilir.


      Neden önemli? NASA’nın personal aracı üretmeyi durdurmasından kaynaklı
      olarak görevli astronotlar ve kozmonotlar, ISS’te Rusya’nın ürettiği uzay
      araçları ile taşınıyordu. Starliner’ın kendini kanıtlaması ise bu konuda
      Rusya’ya olan bağımlılığın potansiyel olarak ortadan kalkabileceği
      anlamına geliyor.
base_model: dbmdz/bert-base-turkish-cased
model-index:
  - name: berturk-keyword-discriminator
    results: []

berturk-keyword-discriminator

This model is a fine-tuned version of dbmdz/bert-base-turkish-cased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4196
Precision: 0.6729
Recall: 0.6904
Accuracy: 0.9163
F1: 0.6815
Ent/precision: 0.6776
Ent/accuracy: 0.7365
Ent/f1: 0.7058
Con/precision: 0.6640
Con/accuracy: 0.6151
Con/f1: 0.6386

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 8
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	Accuracy	F1	Ent/precision	Ent/accuracy	Ent/f1	Con/precision	Con/accuracy	Con/f1
0.1899	1.0	1875	0.1927	0.6330	0.6682	0.9163	0.6502	0.6283	0.7398	0.6795	0.6438	0.5513	0.5940
0.137	2.0	3750	0.1988	0.6405	0.6959	0.9160	0.6671	0.6461	0.7475	0.6931	0.6297	0.6116	0.6205
0.101	3.0	5625	0.2375	0.6494	0.7188	0.9173	0.6824	0.6497	0.7743	0.7066	0.6488	0.6281	0.6383
0.0767	4.0	7500	0.2699	0.6533	0.7188	0.9154	0.6845	0.6575	0.7741	0.7111	0.6449	0.6285	0.6366
0.057	5.0	9375	0.3188	0.6696	0.6914	0.9163	0.6803	0.6790	0.7405	0.7084	0.6518	0.6112	0.6308
0.0423	6.0	11250	0.3646	0.6773	0.6846	0.9171	0.6809	0.6787	0.7388	0.7075	0.6746	0.5959	0.6328
0.0339	7.0	13125	0.4007	0.6711	0.6816	0.9151	0.6763	0.6782	0.7283	0.7023	0.6575	0.6055	0.6304
0.0282	8.0	15000	0.4196	0.6729	0.6904	0.9163	0.6815	0.6776	0.7365	0.7058	0.6640	0.6151	0.6386

Framework versions

Transformers 4.19.2
Pytorch 1.11.0+cu113
Datasets 2.2.2
Tokenizers 0.12.1