Türkçe duygu analizinde 3.200 yorumluk verimle hazır model mi kullanmalıyım, kendim mi eğitmeliyim?

İkisini birden yapın, çünkü proje raporunuzun en güçlü bölümü tam da bu karşılaştırma olur. Doğru sıralama üç basamaklıdır. Önce basit bir taban çizgisi kurun: TF-IDF öznitelikleriyle lojistik regresyon, scikit-learn'de yarım saatte kurulur ve Türkçe yorumlarda şaşırtıcı derecede iyi sonuç verir; sonraki her modelin bu çıtayı geçmesi gerekir, geçemiyorsa karmaşıklık kendini ödemiyordur. İkinci basamakta Hugging Face'teki BERTurk tabanlı hazır duygu modellerinden birini kendi test kümenizde sıfır eğitimle deneyin; hazır modeller genel alan verisiyle eğitildiğinden sizin e-ticaret alanınızda etiket dağılımı kayabilir, bu farkı ölçmek başlı başına bir bulgudur. Üçüncü basamak ince ayar: 3.200 etiketli örnek, sıfırdan model eğitmek için az ama önceden eğitilmiş bir Türkçe BERT'i ince ayarlamak için gayet yeterlidir; veriyi tabakalı olarak yüzde 80-10-10 eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölün, ücretsiz Colab'ın GPU'su bu boyuttaki ince ayarı birkaç epoch için rahatça kaldırır. Değerlendirmede doğruluk yerine makro F1 raporlayın; nötr sınıf neredeyse her zaman azınlıktadır ve doğruluk metriği bu dengesizliği gizler. Sınıf dağılımınızı raporun başında verin, üç yaklaşımın makro F1 karşılaştırma tablosuyla bitirin; hocanızın istediği öğrenme çıktısı da bu tabloda somutlaşır.