Sistem Nasıl Çalışıyor?
Bu platform, çekilen ekonomi ve borsa haberlerini kategorize etmek için Hugging Face ekosistemindeki son teknoloji (state-of-the-art) Türkçe Doğal Dil İşleme (NLP) yapay zeka modelini kullanır.
Kullanılan Model: kaixkhazaki/turkish-sentiment
- Mimari: Model, Google'ın efsanevi BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) mimarisi üzerine inşa edilmiştir.
- Eğitim Seti: Yaklaşık 490.000 Türkçe cümle (sosyal medya, e-ticaret yorumları, haber metinleri vb.) ile eğitilerek Türk dilinin yapısını, kinayelerini ve tonlamasını öğrenmiştir.
- Başarım Oranı: %96.88 Accuracy (Doğruluk) ve 0.94 F1 Skoru ile kendi sınıfında en iyilerden biridir.
Etiketleme ve Skorlama İşlemi
1
Veri Çekimi
Haberler her 12 saatte bir CollectApi'den otonom olarak çekilir ve veritabanına eklenir.
2
Analiz Süreci
Arka planda çalışan Python scriptimiz, her bir haberi GPU/CPU gücüyle BERT modelinden geçirir.
3
Sonuçlandırma
Model habere 0.000 ile 1.000 arasında bir güven skoru verip Olumlu/Olumsuz/Nötr olarak etiketler.
BIST Beklentisi Algoritması (MSI)
Borsa İstanbul (BIST) yapay zeka beklentisi, literatürde Market Sentiment Index (Piyasa Duyarlılık Endeksi) olarak bilinen aşağıdaki formül ile hesaplanır:
Olumlu Haberler - Olumsuz Haberler
Toplam Analiz Edilen Haber Sayısı
Toplam Analiz Edilen Haber Sayısı
- Skor > +0.10 (%10): Piyasa geneli iyimserdir. Pozitif (Yukarı Yönlü) etki beklenir.
- Skor < -0.10 (%10): Piyasa geneli kötümserdir. Negatif (Aşağı Yönlü) baskı beklenir.
- -0.10 ile +0.10 Arası: Haber akışı dengelidir. Nötr (Yatay) bir fiyatlama beklenir.
!
Önemli Not: Yapay zeka metnin dilsel tonunu ve duygu durumunu ölçer, doğrudan bir "Yatırım Tavsiyesi" üretmez. BIST Beklentisi tamamen bu duygu durumlarının istatistiksel yansımasıdır.
Proje Posteri
Posteri tam boyutta incelemek için görsele tıklayın.