bugün
- kolye140
- cep telefonu16
- nokia15
- bal9
- rüzgar11
- lale13
- kader4
- türkiyede kürt olarak barınabilmek için gerekenler71
- 17 ekim 2026 gençlerbirliği galatasaray maçı21
- var olmak için ne yaptınız12
- sen kimsin sorusuna 3 kelimelik cevap ver10
- inançsızlığınız ve akıl almaz gecikmeniz3
- kuş5
- yüzde 50 burslu psikoloji bölümü kazanmak12
- billie eilish'in memeleri7
- asla evlenilmeyecek erkekler3
- fil9
- evi ev yapan şeyler14
- kaplan17
- at6
- sözlük obezlerinin fotoğrafları10
- aslan15
- cadılar bayramında ne olacaksınız18
- bileklik19
- ilkokul bebesine türbanı savunmak65
- gece gece sinirlenmek4
- sevgili nedir7
- duayı bencil bir iş haline getirmek5
- yogartiksen39
- brezilya7
- başka birinin ayağını yalamış erkekle evlenmek7
- mavi4
- gül7
- medine2
- 14 ekim 2026 aston villa fenerbahçe maçı75
- güne psikolojik bir tespit bırak4
- z kusagi4
- flamingo3
- ankara8
- 25 yılda adam edilen istanbul'u 5 yılda bitirmek48
- kötüyü alaşağı etmek4
- galatasaray19
- kim kimi neden sevmiyor14
- rüzgar türbini2
- 17 ekim 2026 fenerbahçe alanyaspor maçı9
- istanbul esnafına selden 80 milyon tl destek3
- sarı teker kim sorunsalı8
- pıtı atma4
- eskortluk yapan sözlük yazarı25
- sabah 6:00'da nervionun resmine bakarak rakı içmek12
Bu model, 28 duygu içeren etiketli 58 bin Reddit yorumu içeren GoEmotions veri kümesi için eğitilmiştir
https://huggingface.co/bsingh/roberta_goEmotion
hayranlık, eğlence, öfke, rahatsızlık, onay, önemseme, kafa karışıklığı, merak, arzu, hayal kırıklığı, onaylamama, tiksinti, utanç, heyecan, korku, minnettarlık, keder, sevinç, aşk, gerginlik, iyimserlik, gurur, farkındalık, rahatlama, pişmanlık, üzüntü, sürpriz + nötr
Eğitim detayları:
Eğitim betiği burada sağlanmıştır: https://github.com/bsingh...p/roberta_train_goEmotion
Modeli çalıştırırken sorun yaşıyorsanız lütfen depoda bir sorun başlatmaktan çekinmeyin, en kısa sürede yanıt vermeye çalışacağım.
Model, 'arzu', 'tiksinti', 'utanç', 'heyecan', 'korku', 'keder', 'gerginlik', 'gurur', 'rahatlama', 'pişmanlık' ve 'şaşırma' hariç çoğu duygu üzerinde iyi çalışıyor.
Modeli daha da ince ayar yapmaya çalışacağım ve RoBERTa daha iyi bir performans elde ederse burada güncelleme yapacağım.
Her metin veri noktasının birden fazla etiketi olabilir. Eğitim setinin çoğunda tek bir etiket vardı: Counter({1: 36308, 2: 6541, 3: 532, 4: 28, 5: 1}). Bu yüzden şu anda her veri noktası için yalnızca ilk etiketi kullanıyorum. ideal değil ama iyi iş çıkarıyor.
Model Performansı
===========================================================
Duygu: hayranlık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,65
RoBERTa: 0.62
Destek: 504
===========================================================
Duygu: eğlence
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,80
RoBERTa: 0.78
Destek: 252
===========================================================
Duygu: öfke
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,47
RoBERTa: 0.44
Destek: 197
===========================================================
Duygu: rahatsızlık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,34
RoBERTa: 0.22
Destek: 286
===========================================================
Duygu: onay
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,36
RoBERTa: 0.31
Destek: 318
===========================================================
Duygu: şefkat
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,39
RoBERTa: 0.24
Destek: 114
===========================================================
Duygu: kafa karışıklığı
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,37
RoBERTa: 0.29
Destek: 139
===========================================================
Duygu: merak
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,54
RoBERTa: 0.48
Destek: 233
===========================================================
Duygu: hayal kırıklığı
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,28
RoBERTa: 0.18
Destek: 127
===========================================================
Duygu: onaylamama
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,39
RoBERTa: 0.26
Destek: 220
===========================================================
Duygu: minnettarlık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,86
RoBERTa: 0,84
Destek: 288
============================================================
Emotion: joy
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,51
RoBERTa: 0.47
Destek: 116
===========================================================
Duygu: aşk
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,78
RoBERTa: 0.68
Destek: 169
===========================================================
Duygu: nötr
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,68
RoBERTa: 0.61
Destek: 1606
===========================================================
Duygu: iyimserlik
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,51
RoBERTa: 0.52
Destek: 120
===========================================================
Duygu: farkındalık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,21
RoBERTa: 0.15
Destek: 109
===========================================================
Duygu: üzüntü
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,49
RoBERTa: 0.42
Destek: 108
https://huggingface.co/bsingh/roberta_goEmotion
hayranlık, eğlence, öfke, rahatsızlık, onay, önemseme, kafa karışıklığı, merak, arzu, hayal kırıklığı, onaylamama, tiksinti, utanç, heyecan, korku, minnettarlık, keder, sevinç, aşk, gerginlik, iyimserlik, gurur, farkındalık, rahatlama, pişmanlık, üzüntü, sürpriz + nötr
Eğitim detayları:
Eğitim betiği burada sağlanmıştır: https://github.com/bsingh...p/roberta_train_goEmotion
Modeli çalıştırırken sorun yaşıyorsanız lütfen depoda bir sorun başlatmaktan çekinmeyin, en kısa sürede yanıt vermeye çalışacağım.
Model, 'arzu', 'tiksinti', 'utanç', 'heyecan', 'korku', 'keder', 'gerginlik', 'gurur', 'rahatlama', 'pişmanlık' ve 'şaşırma' hariç çoğu duygu üzerinde iyi çalışıyor.
Modeli daha da ince ayar yapmaya çalışacağım ve RoBERTa daha iyi bir performans elde ederse burada güncelleme yapacağım.
Her metin veri noktasının birden fazla etiketi olabilir. Eğitim setinin çoğunda tek bir etiket vardı: Counter({1: 36308, 2: 6541, 3: 532, 4: 28, 5: 1}). Bu yüzden şu anda her veri noktası için yalnızca ilk etiketi kullanıyorum. ideal değil ama iyi iş çıkarıyor.
Model Performansı
===========================================================
Duygu: hayranlık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,65
RoBERTa: 0.62
Destek: 504
===========================================================
Duygu: eğlence
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,80
RoBERTa: 0.78
Destek: 252
===========================================================
Duygu: öfke
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,47
RoBERTa: 0.44
Destek: 197
===========================================================
Duygu: rahatsızlık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,34
RoBERTa: 0.22
Destek: 286
===========================================================
Duygu: onay
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,36
RoBERTa: 0.31
Destek: 318
===========================================================
Duygu: şefkat
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,39
RoBERTa: 0.24
Destek: 114
===========================================================
Duygu: kafa karışıklığı
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,37
RoBERTa: 0.29
Destek: 139
===========================================================
Duygu: merak
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,54
RoBERTa: 0.48
Destek: 233
===========================================================
Duygu: hayal kırıklığı
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,28
RoBERTa: 0.18
Destek: 127
===========================================================
Duygu: onaylamama
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,39
RoBERTa: 0.26
Destek: 220
===========================================================
Duygu: minnettarlık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,86
RoBERTa: 0,84
Destek: 288
============================================================
Emotion: joy
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,51
RoBERTa: 0.47
Destek: 116
===========================================================
Duygu: aşk
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,78
RoBERTa: 0.68
Destek: 169
===========================================================
Duygu: nötr
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,68
RoBERTa: 0.61
Destek: 1606
===========================================================
Duygu: iyimserlik
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,51
RoBERTa: 0.52
Destek: 120
===========================================================
Duygu: farkındalık
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,21
RoBERTa: 0.15
Destek: 109
===========================================================
Duygu: üzüntü
===========================================================
GoEmotions Makalesi: 0,49
RoBERTa: 0.42
Destek: 108
uvicorn ve ollamayla beraber kullanıyorum, duygu ve niyet yakalama aralığını arttırınca bildiğiniz empati abidesi kesiliyor, sözlükteki yazarlar dahil, şahsımdan bile daha tutarlı yanıtlar üretiyor. chatgpt gibi etik, ahlak v.s. ıvır zıvır sınırlaması da yok.
algılayabildiği ve yansıtabildiği duygular:
hayranlık, eğlenme, öfke, rahatsızlık, onaylama, önemseme, kafa karışıklığı, merak, arzu, hayal kırıklığı, onaylamama, iğrenme, utanma, heyecan, korku, minnettarlık, yas, neşe, sevgi, gerginlik, iyimserlik, gurur, farkına varma, rahatlama, pişmanlık, üzüntü, şaşkınlık, nötr
görsel
algılayabildiği ve yansıtabildiği duygular:
hayranlık, eğlenme, öfke, rahatsızlık, onaylama, önemseme, kafa karışıklığı, merak, arzu, hayal kırıklığı, onaylamama, iğrenme, utanma, heyecan, korku, minnettarlık, yas, neşe, sevgi, gerginlik, iyimserlik, gurur, farkına varma, rahatlama, pişmanlık, üzüntü, şaşkınlık, nötr
görsel
duygusal zeka seviyesi ve empati kabiliyeti az gelişmiş,
yaşlı,
ihtiyar birçok yazardan daha fazla duygu tayfına sahip olduğu aşikar.
yaşlı,
ihtiyar birçok yazardan daha fazla duygu tayfına sahip olduğu aşikar.
Gündemdeki Haberler
Güncel Önemli Başlıklar