|
--- |
|
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-extractor |
|
results: [] |
|
--- |
|
|
|
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
|
should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
|
|
|
# berturk-keyword-extractor |
|
|
|
This model is a fine-tuned version of [dbmdz/bert-base-turkish-cased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-cased) on an unknown dataset. |
|
It achieves the following results on the evaluation set: |
|
- Loss: 0.4306 |
|
- Precision: 0.6770 |
|
- Recall: 0.6899 |
|
- Accuracy: 0.9169 |
|
- F1: 0.6834 |
|
|
|
## 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 | |
|
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:---------:|:------:|:--------:|:------:| |
|
| 0.1845 | 1.0 | 1875 | 0.1964 | 0.6380 | 0.6743 | 0.9164 | 0.6557 | |
|
| 0.1338 | 2.0 | 3750 | 0.2023 | 0.6407 | 0.7081 | 0.9169 | 0.6727 | |
|
| 0.0978 | 3.0 | 5625 | 0.2315 | 0.6434 | 0.7309 | 0.9159 | 0.6844 | |
|
| 0.0742 | 4.0 | 7500 | 0.2746 | 0.6592 | 0.7144 | 0.9158 | 0.6857 | |
|
| 0.0541 | 5.0 | 9375 | 0.3290 | 0.6700 | 0.6880 | 0.9161 | 0.6789 | |
|
| 0.0426 | 6.0 | 11250 | 0.3608 | 0.6789 | 0.6860 | 0.9171 | 0.6824 | |
|
| 0.0332 | 7.0 | 13125 | 0.4075 | 0.6769 | 0.6924 | 0.9168 | 0.6845 | |
|
| 0.027 | 8.0 | 15000 | 0.4306 | 0.6770 | 0.6899 | 0.9169 | 0.6834 | |
|
|
|
|
|
### Framework versions |
|
|
|
- Transformers 4.19.2 |
|
- Pytorch 1.11.0+cu113 |
|
- Datasets 2.2.2 |
|
- Tokenizers 0.12.1 |
|
|
