added notebooks

README.md

@@ -1,2 +1,41 @@
-# turkish-news-classification
+# Turkish News Classification
 Turkish News Category Classification Tutorial
+
+## Veri Kümesi
+
+[Interpress Turkish News Category Dataset (270K - Lite Version)](https://huggingface.co/datasets/interpress_news_category_tr_lite)
+ veri kümesi, 
+
+İnterpress medya takip şirketi tarafından **2010–2017 yılları arasında** yazılı basın ve haber sitelerinden derlenen, **17 kategoride 273.601 adet haberden** oluşan Türkçe haber veri kümesidir. Veri kümesinin kolay ayrıştırılabilir ve daha az sınıflı olarak **10 kategoride ("kültürsanat", "ekonomi", "siyaset", "eğitim", "dünya", "spor", "teknoloji", "magazin", "sağlık", "gündem")** yeniden düzenlenerek "Lite" versiyonu oluşturulmuştur. 
+
+Veri kümesinin ham haline de [buradan](https://huggingface.co/datasets/interpress_news_category_tr) ulaşabilirsiniz.
+
+
+|                       |     Train     |     Test     | 
+|:---------------------:|:-------------:|:------------:|
+|                       |    218,880    |    54,721    |
+
+
+## Çalışma Dosyaları 🖥️
+
+
+### Google Colab
+
+
+- [1-load_dataset_and_preprocess.ipynb](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/load_dataset_and_preprocess.ipynb) - HuggingFace Datasets üzerinden veri kümesini indirme, veri kümesinin içeriğinin incelenmesi ve ön işlemlerin uygulanması işlemlerinden oluşan çalışma dosyası
+
+[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/load_dataset_and_preprocess.ipynb)
+
+
+- [2-feature_extraction.ipynb](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/feature_extraction.ipynb) - TF-IDF kelime ve karakter vektörlerinin oluşturulması işlemlerini içeren çalışma dosyası
+
+[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/feature_extraction.ipynb)
+
+
+- [3-train.ipynb](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/train.ipynb) - SVM eğitim modelin oluşturulması, eğitilmesi ve performansın değerlendrilmesi işlemlerinden oluşan çalışma dosyası
+
+[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/train.ipynb)
+
+- [4-prediction.ipynb](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/prediction.ipynb) - Eğitilmiş model dosyası ile farklı haber metinleri ile test edilmesi işlemlerini içeren çalışma dosyası
+
+[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/kodiks/turkish-news-classification/blob/main/notebooks/prediction.ipynb)