Update README.md

README.md

@@ -67,22 +67,27 @@ model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 model.to(device)
 model.eval()
+```
 
+```python
 # Test örneği
-text = "Bu film harikaydı!"
-inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding='max_length', max_length=128)
-inputs = {key: value.to(device) for key, value in inputs.items()}
+text = "Ürün çok güzel ama kolları kısa ve çok dar"
+aspect = "Beden"
+
+# Tokenize etme
+inputs = tokenizer(aspect, text, truncation=True, padding='max_length', max_length=128, return_tensors="pt").to(device)
 
-# Model tahmini
+# Model ile tahmin yapma
 with torch.no_grad():
     outputs = model(**inputs)
 
 logits = outputs.logits
 predicted_class_id = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
 
-# Etiketleri belirleme
+# Tahmin edilen etiketin açıklaması
 id_to_label = {0: "negatif", 1: "nötr", 2: "pozitif"}
-print(f"Predicted sentiment: {id_to_label[predicted_class_id]}")
+predicted_label = id_to_label[predicted_class_id]
+print(f"Tahmin edilen etiket: {predicted_label}")
 ```
 
 ## Training Details