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bert-base-turkish-uncased

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巴伐利亚州立图书馆开源的土耳其语预训练BERT模型

巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发的土耳其语BERT模型，基于35GB语料库训练而成，涵盖OSCAR、维基百科及OPUS等多个数据集，包含44亿个标记。该模型采用Google TPU v3-8进行200万步训练，完全兼容PyTorch-Transformers框架，可应用于词性标注、命名实体识别等土耳其语自然语言处理任务。

BERT开源项目自然语言处理深度学习模型Github土耳其语Hugging FaceHuggingface
GitHubHugging Face

项目简介

BERTurk是一个专门为土耳其语开发的开源BERT模型，由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队(dbmdz)开发。这是一个不区分大小写的模型，获得了土耳其自然语言处理社区的广泛支持和贡献。

技术特点

该模型在训练过程中使用了多个大规模语料库，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教授提供的特殊语料库

最终的训练语料库规模达到35GB，包含超过44亿个词元。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。

使用方法

BERTurk模型可以通过Hugging Face的Transformers库轻松调用。使用Python代码示例如下:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

模型优势

  • 专门针对土耳其语优化，理解土耳其语的语言特点
  • 训练数据规模大，覆盖面广
  • 社区支持度高，持续更新维护
  • 使用简单，与主流深度学习框架兼容
  • 开源免费，遵循MIT许可证

应用场景

该模型可以应用于多个土耳其语自然语言处理任务，包括：

  • 词性标注(PoS tagging)
  • 命名实体识别(NER)
  • 文本分类
  • 情感分析
  • 其他自然语言处理任务

技术支持

该项目在Hugging Face模型库中开源，用户可以通过GitHub issues提出问题和反馈。项目团队提供持续的技术支持和维护，确保模型的稳定性和可用性。

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