handecarkci/feedback-ell-nlp

📝 Feedback Prize - English Language Learning (Basitleştirilmiş Versiyon)

Bu proje, Kaggle'daki "Feedback Prize - English Language Learning" yarışmasına basitleştirilmiş bir çözüm sunar. Öğrenci kompozisyonlarından 6 dil becerisi tahmin edilir:

• Cohesion
• Syntax
• Vocabulary
• Phraseology
• Grammar
• Conventions

---

📁 Kullanılan Veri Seti

• train.csv: Öğrenci yazıları ve puanlar
• test.csv: Tahmin yapılacak yazılar
• sample_submission.csv: Örnek çıktı formatı

Veriler Kaggle yarışma sayfasından indirilebilir.

---

🔧 Kullanılan Yöntemler

• TF-IDF ile metin vektörleştirme
• Ridge Regression ile çoklu puan tahmini
• MultiOutputRegressor ile 6 hedefin aynı anda öğrenilmesi
• Basit ve etkili yaklaşım (RMSE ≈ 0.56)

---

💻 Streamlit Uygulaması

streamlit run app.py

📦 Kurulum

pip install -r requirements.txt



🧠 Model ve Vektörleştirici
ridge_model.pkl: Eğitilmiş regresyon modeli

tfidf_vectorizer.pkl: TF-IDF ile kelime temsilleri


📤 Kaggle Submission
Model, test.csv üzerinde tahmin yaparak submission.csv dosyasını üretir. Bu dosya doğrudan Kaggle'a yüklenebilir.📌 Geliştirilebilirlik
Daha güçlü NLP modelleri (BERT, DeBERTa)

Ensemble yaklaşımlar

Tokenizer bazlı embedding’ler

LSTM/Transformer tabanlı derin modeller



🧑‍🎓 Amaç
Bu proje, gerçek bir yarışmanın sadeleştirilmiş bir çözümünü anlamak, NLP modelleme sürecini öğrenmek ve üretilebilir bir prototip oluşturmak amacıyla geliştirilmiştir.


🏷️ Lisans
MIT License