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巴伐利亚州立图书馆开发的土耳其语BERT预训练模型

巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的土耳其语BERT模型，使用多种语料库进行预训练。该模型基于35GB、44亿token的语料库，经过200万步训练，可通过Hugging Face Transformers库加载。它为土耳其语自然语言处理任务如词性标注和命名实体识别提供了基础支持。模型采用了OSCAR语料库、Wikipedia、OPUS语料库等多种资源，旨在提升土耳其语NLP任务的性能。

土耳其语Huggingface模型机器学习BERTGithub开源项目自然语言处理Hugging Face
GitHubHugging Face论文文档

BERTurk项目介绍

BERTurk是一个社区驱动的土耳其语BERT模型项目。它由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队(dbmdz)开源发布,是一个针对土耳其语的区分大小写的BERT模型。

模型训练

BERTurk模型的训练数据来源丰富,包括:

  • 经过过滤和分句处理的土耳其语OSCAR语料库
  • 最新的维基百科语料库
  • 多个OPUS语料库
  • Kemal Oflazer提供的特殊语料库

最终的训练语料库规模达到35GB,包含44,049,766,620个标记。借助Google的TensorFlow Research Cloud (TFRC)提供的TPU v3-8,该模型经过了200万步的训练。

模型使用

BERTurk模型目前提供PyTorch-Transformers兼容的权重。用户可以通过以下代码轻松加载模型:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dbmdz/bert-base-turkish-cased")
model = AutoModel.from_pretrained("dbmdz/bert-base-turkish-cased")

模型评估

该项目在GitHub上提供了一个专门的仓库,用于评估BERTurk模型在词性标注和命名实体识别等任务上的性能。感兴趣的用户可以访问该仓库获取详细的评估结果。

模型获取

所有模型都可以在Hugging Face模型仓库中找到,方便用户下载和使用。

项目贡献与支持

该项目得到了土耳其自然语言处理社区的大力支持,包括提供数据集用于预训练和评估。项目名称"BERTurk"也是由社区共同决定的。

此外,项目还要感谢Kemal Oflazer提供的额外大型土耳其语语料库,以及Reyyan Yeniterzi提供的土耳其语命名实体识别数据集。Google的TensorFlow Research Cloud(TFRC)为项目提供了云TPU支持,Hugging Face团队则为模型提供了存储支持。

对于BERTurk模型有任何问题或反馈,用户可以在项目的GitHub仓库中提出issue。项目团队欢迎社区的参与和贡献,共同推动土耳其语自然语言处理技术的发展。

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