Turkish Medical Question Answering Model

Model Description

Bu model, Türkçe tıbbi metinlerde soru-cevap (question answering) görevleri için fine-tune edilmiş bir modeldir. kaixkhazaki/turkish-medical-question-answering modelini temel alarak geliştirilmiştir ve Türkçe tıbbi sorular için optimize edilmiştir.

Training Data

Model, Aixr/Turkish-QA veri seti üzerinde fine-tune edilmiştir. Bu veri seti, Türkçe tıbbi sorular ve cevaplardan oluşmaktadır.

Training Procedure

Model, şu hiperparametreler kullanılarak eğitilmiştir:

  • Öğrenme oranı: 1e-5
  • Batch boyutu: 16
  • Epoch sayısı: 10
  • Weight decay: 0.02

Intended Use and Limitations

Bu model, Türkçe tıbbi metinlerde bilgi çıkarımı ve soru cevaplama amacıyla kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Model, yalnızca verilen kontekst içinde yer alan bilgilere dayanarak sorulara cevap verebilir.

Not: Bu model tıbbi tavsiye vermek için kullanılmamalıdır. Sadece bilgi amaçlıdır ve gerçek tıbbi kararlar için bir sağlık uzmanına danışılmalıdır.

Example Usage

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="KULLANICI_ADINIZ/turkish-medical-qa-model",
    tokenizer="KULLANICI_ADINIZ/turkish-medical-qa-model"
)

context = """
Kalça kırığından şüphe duyulan hastalarda öncelikle standart grafiler çekilmelidir. 
Bunlar ön arka pelvis grafisi ve etkilenen kalçanın ön arka ve yan grafileridir. 
"""

question = "Kalça kırığında hangi grafiler çekilmelidir?"

result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(f"Cevap: {result['answer']}")
print(f"Skor: {result['score']}")
Downloads last month
2
Safetensors
Model size
110M params
Tensor type
F32
·
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Dataset used to train nezahatkorkmaz/turkish-medical-qa-model