Update README.md

README.md

@@ -10,17 +10,17 @@ license: apache-2.0
 
 <h1>Neler yaptık? </h1>
 <h2>Adres Tanıma </h2>
-</p>Etiketli veriden NER modeli eğittik, en iyi bu çalışıyor: [deprem-ner](https://huggingface.co/deprem-ml/deprem-ner)<br>
+</p>Etiketli veriden NER modeli eğittik, en iyi bu çalışıyor: <a href="https://huggingface.co/deprem-ml">deprem-ner</a> <br>
 Bu model pipeline'da openAI davinci'nin yükünü hafifletiyor. 
 <br>
 Şu modelleri benchmark ettik 👇 <br>
 - convbert-base-turkish-ner (xlm-roberta-turkish-ner'le birebir çalışıyor)<br>
 - xlm_roberta_large_df (içlerinden en iyi bu çalışıyor)<br>
 - xlm-roberta-turkish-ner (iyi çalışıyor ama iyisi bulunabilir, LOC döndürüyor sadece)<br>
-- <a href="deprem-ner">https://huggingface.co/deprem-ml</a> kendi modelimiz, en iyi bu çalışıyor
+- <a href="https://huggingface.co/deprem-ml">deprem-ner</a> 
 <br>
-Benchmark'ları şu dataset'te görebilirsiniz: <a href="deprem-ml/butun_model_benchmarklari">https://huggingface.co/datasets/deprem-ml/butun_model_benchmarklari</a> <br>
-Benchmark ettiğimiz notebook'u <a href="burada">https://colab.research.google.com/drive/1NxQe-EPjF0Sckf54ZqOKkDP7HlpBkk8P?usp=sharing</a> bulabilirsiniz.
+Benchmark'ları şu dataset'te görebilirsiniz: <a href="https://huggingface.co/datasets/deprem-ml/butun_model_benchmarklari">deprem-ml/butun_model_benchmarklari</a> <br>
+Benchmark ettiğimiz notebook'u <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NxQe-EPjF0Sckf54ZqOKkDP7HlpBkk8P?usp=sharing">burada</a> bulabilirsiniz.
 </p>
 <h2>OCR</h2>
 <p> OCR için easyocr kullandık. Space OCR'ın çıktısını davinci'ye veriyor, sonraki adımda NER'i swap edeceğiz. Bu Space'i iki türlü kullanabilirsiniz:<br>