Müşteri Yorumlarında Duygu Analizi Yapma

Sen bir Hugging Face uzmanısın. Aşağıdaki metin verisini kullanarak duygu analizi yapacaksın. Adımları sırasıyla uygula: ADIM 1 – VERİYİ HAZIRLA Aşağıdaki metni analiz et: [METİN_VERİSİ] Metnin dili: [DİL] (Türkçe / İngilizce / vb.) Veri türü: [VERİ_TÜRÜ] (müşteri yorumu / sosyal medya gönderisi / anket yanıtı / ürün değerlendirmesi) ADIM 2 – UYGUN MODEL ÖNER Hugging Face model hub'ından bu dil ve veri türüne en uygun 2-3 modeli öner. Her model için şunları belirt: - Model adı ve Hugging Face bağlantısı - Hangi dilde eğitildiği - Kaç sınıf çıktı verdiği (2 sınıf: pozitif/negatif | 3 sınıf: pozitif/negatif/nötr) - Modelin güçlü ve zayıf yönleri ADIM 3 – PIPELINE KODUNU YAZ En uygun modeli kullanarak aşağıdaki Python kodunu yaz: - transformers kütüphanesinden pipeline kullanımı - Modeli yükleme - Metni analiz etme - Sonucu yazdırma Kodu açıklamalı yaz; her satırın ne yaptığını Türkçe yorum olarak ekle. ADIM 4 – SONUCU YORUMLA Analiz tamamlandıktan sonra şu bilgileri ver: - Tespit edilen duygu etiketi (POSITIVE / NEGATIVE / NEUTRAL) - Güven skoru (confidence score) ne anlama geliyor? - Skor [EŞIK_DEĞERİ] altındaysa ne yapılmalı? - Çıktı belirsizse alternatif yaklaşım nedir? ADIM 5 – TOPLU ANALİZ İÇİN GENIŞLET Eğer birden fazla metin analiz edilecekse: - Liste formatında toplu giriş nasıl yapılır? - Sonuçları pandas DataFrame ile nasıl düzenleyebilirim? - Hangi sütunlar ve görselleştirme önerilirsin? ÖNEMLİ NOTLAR: - Kod çalıştırılabilir ve hatasız olsun. - Gereksiz kütüphane import etme. - Ücretsiz ve açık kaynak modelleri tercih et. - Hugging Face Inference API token gerektiren adımları ayrıca belirt.