# 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](https://huggingface.co/datasets/deprem-ml/butun_model_benchmarklari) bulabilirsiniz.
{"language": ["tr"], "license": "apache-2.0", "metrics": ["accuracy", "f1", "recall", "precision"], "pipeline_tag": "token-classification", "widget": [{"text": "L\u00fctfen yard\u0131m Akevler mahallesi R\u00fczgar sokak Tuncay apartman\u0131 zemin kat Antakya akrabalar\u0131m g\u00f6\u00e7\u00fck alt\u0131nda #hatay #Afad", "example_title": "\u00d6rnek"}]}
transformers pytorch deberta-v2 token-classification tr license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible has_space region:us
TAGS
#transformers #pytorch #deberta-v2 #token-classification #tr #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 

# Model: 'deprem-ner-mdebertav3'

### Validasyon Sonuçları
- Precision: 0.711819
- Recall: 0.783626
- F1: 0.745999
- Accuracy: 0.933360

### Eğitim Parametreleri


### 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:


### Değerlendirme
Bu modeli Hugging Face Hub'daki diğer modellerle karşılaştırdık, örnek 30 input'ta sonuçları bu repository'de bulabilirsiniz.
# Model: 'deprem-ner-mdebertav3' ### Validasyon Sonuçları
- Precision: 0.711819
- Recall: 0.783626
- F1: 0.745999
- Accuracy: 0.933360 ### Eğitim Parametreleri ### 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: ### Değerlendirme
Bu modeli Hugging Face Hub'daki diğer modellerle karşılaştırdık, örnek 30 input'ta sonuçları bu repository'de bulabilirsiniz.
TAGS
#transformers #pytorch #deberta-v2 #token-classification #tr #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
 # Model: 'deprem-ner-mdebertav3' ### Validasyon Sonuçları
- Precision: 0.711819
- Recall: 0.783626
- F1: 0.745999
- Accuracy: 0.933360 ### Eğitim Parametreleri ### 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: ### Değerlendirme
Bu modeli Hugging Face Hub'daki diğer modellerle karşılaştırdık, örnek 30 input'ta sonuçları bu repository'de bulabilirsiniz.
TAGS
#transformers #pytorch #deberta-v2 #token-classification #tr #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
# Model: 'deprem-ner-mdebertav3'### Validasyon Sonuçları
- Precision: 0.711819
- Recall: 0.783626
- F1: 0.745999
- Accuracy: 0.933360### Eğitim Parametreleri### 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:### Değerlendirme
Bu modeli Hugging Face Hub'daki diğer modellerle karşılaştırdık, örnek 30 input'ta sonuçları bu repository'de bulabilirsiniz.