DizgeBERT-Morph

UD-uyumlu, ELECTRA tabanlı Türkçe morfolojik belirsizlik gidericisi (morphological disambiguator). Ön-token'lanmış bir cümle verildiğinde her kelime için UPOS + XPOS + FEATS (Universal Dependencies morfolojik özellikleri) tahmin eder.

• Gövde: dbmdz/electra-base-turkish-cased-discriminator
• Kelime temsili: ilk subword ⊕ son subword — Türkçe'de çekim bilgisi son eklerde olduğu için (evlerinden → ev ##ler ##inden), yalnızca ilk subword suffiks bilgisini kaybeder.
• Head'ler: UPOS, XPOS ve her UD FEATS kategorisi için ayrı softmax (kategori-başına çoklu head — Stanza / UDPipe-2 / Trankit tarzı).
• iatagun/DizgeBERT-Dep bağımlılık ayrıştırıcısını beslemek üzere birlikte tasarlandı.

Çok-treebank / şema seçimi

UD_Turkish-Kenet + BOUN + IMST üzerinde, her treebank kendi native şemasında eğitildi. Bu üç treebank yapısal olarak farklı işaretlenir:

Model bir treebank_id embedding'i taşır (encoder'a token_type_ids, head'lere concat); çıktı şeması scheme argümanıyla seçilir:

• scheme="kenet" (varsayılan) — iatagun/DizgeBERT-Dep ile uyumlu
• scheme="boun" — BOUN şeması
• scheme="imst" — IMST şeması (UD literatürünün referans treebank'i)

Sonuçlar — held-out test

UFeats F1 = CoNLL-2018 UFeats metriği. Referans (tr, yayınlanmış): UDPipe-2 ~94, Stanza ~92-94, Trankit ~93-95 (çoğunlukla in-domain / IMST).

Kullanım

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

m = AutoModel.from_pretrained("iatagun/DizgeBERT-Morph", trust_remote_code=True).eval()
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("iatagun/DizgeBERT-Morph")

words = ["Yarın", "İstanbul'a", "gideceğim", "."]
for upos, xpos, feats in m.predict(words, scheme="imst", tokenizer=tok):
    print(upos, xpos, feats)

Ham logit'ler için: m(input_ids, attention_mask, treebank_id, first_pos, last_pos) → ModelOutput(logits_upos, logits_xpos, logits_feats: dict).

Kısıtlar

• Ön-token'lanmış girdi bekler (kelime listesi). Ham metin için harici bir tokenizer + çok-kelimeli token (MWT) bölücü gerekir — model bunu yapmaz.
• Sözdizimsel-tanımlı ayrımlar. UD'de bazı UPOS ayrımları kelimenin ağaçtaki işlevine göre tanımlanır: bir isme det bağlı demonstratif → DET, kendisi nominal ise → PRON (o çocuk vs onu gördüm); adlaşmış sıfat-fiil amod ise ADJ, nominal baş ise NOUN (gelecek hafta vs çocukların geleceği). HEAD/DEPREL görmeyen yalnız-token bir modelin bu sınıflarda tavanı vardır. → iatagun/DizgeBERT-Joint (tek geçişte etiketleme + ayrıştırma) veya repo'daki hybrid.py (Morph etiketleme + Joint ayrıştırma + güvenli UPOS düzeltmesi) bu vakaları çözer.
• BOUN'da nadir kategoriler (Abbr, Reflex, Polite) seyrek anotasyon nedeniyle zayıf.
• Üleştirme sayıları (beşer → NumType=Dist) eğitimde seyrek; Card tahmin edilebilir.
• XPOS yalnızca BOUN ve IMST'te öğrenilir; scheme="kenet" iken XPOS ≈ _.
• Eğitim setinde çok seyrek görülen sözlüksel okumalarda hata olabilir (ör. beni = "leke" NOUN, IMST'te ~2 örnek).

Eğitim

• dbmdz/electra-base-turkish-cased-discriminator + kelime-düzeyi first⊕last pooling
• 10 epoch, batch 16, LR 2e-5, AdamW, linear warmup 0.1, dropout 0.15
• UPOS/XPOS loss ağırlıkları ×3 / ×2 (FEATS kategorileri ×1)
• train: UD_Turkish Kenet (15.398) + BOUN (7.803) + IMST (3.435) + morfolojik belirsizlik için sentetik minimal-çiftler (~1.3k, gerçek taşıyıcı cümlelere yerleştirilmiş eş-yazımlar)

Atıf

Bu modeli kullanıyorsanız lütfen eğitim verisini oluşturan üç UD treebank'ini atıflayın.

UD_Turkish-IMST

@article{SulubacakEryigit2018,
  title   = {Implementing Universal Dependency, Morphology and Multiword Expression
             Annotation Standards for {Turkish} Language Processing},
  author  = {Sulubacak, Umut and Eryi{\u{g}}it, G{\"u}l{\c{s}}en},
  journal = {Turkish Journal of Electrical Engineering \& Computer Sciences},
  year    = {2018},
  pages   = {1--23},
  doi     = {10.3906/elk-1706-81}
}
@inproceedings{SulubacakEtAl2016,
  title     = {Universal Dependencies for {Turkish}},
  author    = {Sulubacak, Umut and G{\"o}k{\i}rmak, Memduh and Tyers, Francis and
               {\c{C}}{\"o}ltekin, {\c{C}}a{\u{g}}r{\i} and Nivre, Joakim and
               Eryi{\u{g}}it, G{\"u}l{\c{s}}en},
  booktitle = {Proceedings of COLING 2016},
  address   = {Osaka, Japan},
  year      = {2016}
}

UD_Turkish-BOUN

@article{marsan2022enhancements,
  title   = {Enhancements to the {BOUN} Treebank Reflecting the Agglutinative Nature of {Turkish}},
  author  = {Mar{\c{s}}an, B{\"u}{\c{s}}ra and Akkurt, Salih Furkan and {\c{S}}en, Muhammet and
             G{\"u}rb{\"u}z, Merve and G{\"u}ng{\"o}r, Onur and {\"O}zate{\c{s}}, {\c{S}}aziye Bet{\"u}l and
             {\"U}skudarl{\i}, Suzan and {\"O}zg{\"u}r, Arzucan and G{\"u}ng{\"o}r, Tunga and {\"O}zt{\"u}rk, Balk{\i}z},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2207.11782},
  year    = {2022}
}
@article{TurkEtAl2022,
  title   = {Resources for {Turkish} Dependency Parsing: Introducing the {BOUN Treebank}
             and the {BoAT} Annotation Tool},
  author  = {T{\"u}rk, Utku and Atmaca, Furkan and {\"O}zate{\c{s}}, {\c{S}}aziye Bet{\"u}l and
             Berk, G{\"o}zde and Bedir, Seyyit Talha and K{\"o}ksal, Abdullatif and
             Ba{\c{s}}aran, Balk{\i}z {\"O}zt{\"u}rk and G{\"u}ng{\"o}r, Tunga and {\"O}zg{\"u}r, Arzucan},
  journal = {Language Resources and Evaluation},
  volume  = {56},
  number  = {1},
  pages   = {259--307},
  year    = {2022},
  doi     = {10.1007/s10579-021-09558-0}
}

UD_Turkish-Kenet

@misc{KuzgunEtAl2022Kenet,
  title  = {{UD} {Turkish}-{Kenet}},
  author = {Kuzgun, Asl{\i} and Cesur, Neslihan and Y{\i}ld{\i}z, Olcay Taner and
            Kuyruk{\c{c}}u, O{\u{g}}uzhan and San{\i}yar, Ezgi},
  note   = {Universal Dependencies},
  howpublished = {\url{https://universaldependencies.org/treebanks/tr_kenet/}},
  year   = {2022}
}
@inproceedings{KuzgunEtAl2020,
  title     = {On Building the Largest and Cross-Linguistic {Turkish} Dependency Corpus},
  author    = {Kuzgun, Asl{\i} and Cesur, Neslihan and Ar{\i}can, Bilge Nas and
               {\"O}z{\c{c}}elik, Merve and Mar{\c{s}}an, B{\"u}{\c{s}}ra and Kara, Neslihan and
               Aslan, Deniz Baran and Y{\i}ld{\i}z, Olcay Taner},
  booktitle = {2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU)},
  address   = {Istanbul, Turkey},
  publisher = {IEEE},
  year      = {2020},
  doi       = {10.1109/ASYU50717.2020.9259799}
}

Lisans

Eğitim verisi UD_Turkish-Kenet + UD_Turkish-BOUN + UD_Turkish-IMST — üçü de CC BY-SA 4.0. Model bu nedenle CC BY-SA 4.0 (ShareAlike) altında yayınlanır.