README.md

metadata

language: tr
tags:
  - text-classification
  - transformers
  - roberta
  - lora
datasets:
  - savasy/ttc4900
metrics:
  - accuracy
  - f1
model-index:
  - name: xlm-roberta-ttc4900-merged
    results:
      - task:
          name: Text Classification
          type: text-classification
        dataset:
          name: TTC-4900
          type: savasy/ttc4900
        metrics:
          - name: Accuracy
            type: accuracy
            value: 0.894
          - name: Macro-F1
            type: f1
            value: 0.89

📌 XLM-RoBERTa + LoRA ile Türkçe Konu Sınıflandırma (TTC-4900)

Bu model, xlm-roberta-base tabanlı olup LoRA (Low-Rank Adaptation) ile TTC-4900 haber veri seti üzerinde ince ayar yapılmıştır.
Amaç: Türkçe haberleri 7 farklı konu başlığına otomatik sınıflandırmak.

---

📊 Performans

• Accuracy: %89.4
• Macro-F1: 0.89

Sınıf	Precision	Recall	F1
ekonomi	0.90	0.74	0.81
siyaset	0.77	0.85	0.81
dünya	0.90	0.80	0.85
kültür	0.92	0.99	0.95
sağlık	0.96	0.99	0.97
spor	0.97	0.97	0.97
teknoloji	0.85	0.90	0.87

---

🚀 Kullanım

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-classification",
    model="celalkartoglu/xlm-roberta-ttc4900-merged",
    tokenizer="celalkartoglu/xlm-roberta-ttc4900-merged",
    return_all_scores=True
)

text = "Merkez Bankası faiz oranlarını sabit tuttu."
print(pipe(text))