Downloads · 30 days
11
26% of all-time downloads
xlm-roberta-ttc4900-merged
celalkartoglu/xlm-roberta-ttc4900-merged
xlm-roberta-ttc4900-merged is a text classification model from celalkartoglu. Use it when you need a label for a piece of text. It is set up for transformers.
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.
All-time downloads
42
Public
Parameters
278M
1.1 GB on disk
Likes
0
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.safetensors1.1 GB · 100%
At a glance
- Task
- Text Classification
- Library
- transformers
- Model type
- xlm-roberta
- Access
- Public
- Created
- Sep 19, 2025
- Updated
- Sep 19, 2025
- SHA
- 979bbd6e
Datasets
Model card
From the Hugging Face model README
📌 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))
- Task
- Text Classification
- Library
- transformers
- Type
- xlm-roberta
- Languages
- tr
- Created
- Sep 19, 2025
- Updated
- Sep 19, 2025