Model: 'deprem-ner-mdebertav3'
Validasyon Sonuçları
- Precision: 0.711819
- Recall: 0.783626
- F1: 0.745999
- Accuracy: 0.933360
Eğitim Parametreleri
evaluation_strategy="epoch"
save_strategy="epoch"
load_best_model_at_end=True
learning_rate=3e-5
per_device_train_batch_size=8
per_device_eval_batch_size=16
num_train_epochs=15
weight_decay=0.01
seed=42
Örnekler
Bu model depremde enkaz altında kalan kişilerin bildirimlerinden sokak, il, ilçe gibi bilgileri çekmeye çalıştık.
Örnek girdiler:
- "Lütfen yardım Akevler mahallesi Rüzgar sokak Tuncay apartmanı zemin kat Antakya akrabalarım göçük altında #hatay #Afad"
- "MARAȘA'ta arkadaşimizdan haber alamıyoruz ACIL yardım Penta Park konutları 1. Blok en üst kat 11. Kat \n\n@AFADBaskanlik #kahramanmaraş\nACİL"
Verdiği çıktılar:
[
{
"entity_group": "mahalle",
"score": 0.8160411715507507,
"word": "Akevler mahallesi",
"start": 14,
"end": 31
},
{
"entity_group": "sokak",
"score": 0.940501868724823,
"word": "Rüzgar sokak",
"start": 32,
"end": 44
},
{
"entity_group": "Apartman/Site",
"score": 0.8081040978431702,
"word": "Tuncay apartmanı",
"start": 45,
"end": 61
},
{
"entity_group": "ilce",
"score": 0.854024350643158,
"word": "Antakya",
"start": 72,
"end": 79
}
]
Değerlendirme
Bu modeli Hugging Face Hub'daki diğer modellerle karşılaştırdık, örnek 30 input'ta sonuçları bu repository'de bulabilirsiniz.
- Downloads last month
- 9,506
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social
visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.