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