Modelpublic

girenit/girenit-TR-Sentiment

sourceHugging Facemitupdated 9d agoView on Hugging Face

0likes23downloads

Model Card

girenit-TR-Sentiment — Türkçe duygu analizi (olumlu/nötr/olumsuz)

dbmdz/bert-base-turkish-cased tabanının Türkçe duygu analizi (olumlu/nötr/olumsuz) için fine-tune'u. 3 sınıf. Doğrulama: accuracy 100.0%, macro-F1 100.0%.

Not: Sentetik (GoktugD/turkish-sentiment-1m) veriyle eğitildi; gerçek-dünya kullanımında doğrulama önerilir.

🎯 Gerçek-dünya doğrulaması

Model sentetik veriyle eğitildi, ancak tamamen bağımsız, gerçek bir Türkçe sentiment test setinde (winvoker/turkish-sentiment-analysis-dataset, 3.000 gerçek ürün yorumu) doğrulandı:

Test	Accuracy
Sentetik-içi (eğitim dağıtımı)	%100 (ezber — anlamlı değil)
Gerçek-dünya (winvoker, görülmemiş)	%87,6

Sentetik veriyle eğitilip gerçek ürün yorumlarında %87,6 doğruluk, güçlü bir genelleme yeteneği gösterir. Laf değil, kanıt.

Kullanım

python

from transformers import pipeline
clf = pipeline("text-classification", model="girenit/girenit-TR-Sentiment")
print(clf("Örnek Türkçe metin"))