license: mit
language:
- tr
metrics:
- accuracy
- f1
pipeline_tag: token-classification
tags:
- ner
- turkish-ner
- turkish
- nlp
Bu model "https://github.com/stefan-it/turkish-bert" base alınarak geliştirilmiş bir NER(Varlık ismi tanıma) modelidir.
Eğitim ve validasyon verisi
Fine-tune işlemi için TDD-NER-202112-CC-001 veri seti kullanılmıştır.
@article{tur-etal-2003-milliyet, title={A statistical information extraction system for Turkish}, volume={9}, DOI={10.1017/S135132490200284X}, number={2}, journal={Natural Language Engineering}, publisher={Cambridge University Press}, author={Tür, Gökhan and Hakkani-Tür, Dilek and Oflazer, Kemal}, year={2003}, pages={181–210} }
Hiperparametreler
custom_labels = ["O","B-LOC","I-LOC","B-ORG","I-ORG","B-PER","I-PER"]
model_args = { "train_batch_size": 32, "eval_batch_size": 32, "num_train_epochs": 3, "seed":1, "save_steps": 625, "overwrite_output_dir": True, "output_dir": "/content/Model" }
Nasıl Kullanılacağı
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("token-classification", model="Gorengoz/bert-based-Turkish-NER")
pipe("Entity X'in müşteri hizmetleri hızlı ve etkili, Entity Y'nin ürün kalitesi çok kötü.",aggregation_strategy = "simple"")