Edit model card
YAML Metadata Error: "widget" must be an array

bert-restore-punctuation-turkish

This bert-base-cased model fine-tuned for punctuation restoration task on a mixture of open-source datasets. Model is able to predict [! ? , . ; :]

This model works on arbitrarily large Turkish text.


Usage

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("token-classification", model="uygarkurt/bert-restore-punctuation-turkish", tokenizer="uygarkurt/bert-restore-punctuation-turkish")
txt = "Türkiye toprakları üzerindeki ilk yerleşmeler Yontma Taş Devri'nde başlar Doğu Trakya'da Traklar olmak üzere Hititler Frigler Lidyalılar ve Dor istilası sonucu Yunanistan'dan kaçan Akalar tarafından kurulan İyon medeniyeti gibi çeşitli eski Anadolu medeniyetlerinin ardından Makedonya kralı Büyük İskender'in egemenliğiyle ve fetihleriyle birlikte Helenistik Dönem başladı"
print(classifier(txt))

# Output
# Türkiye toprakları üzerindeki ilk yerleşmeler Yontma Taş Devri'nde başlar. Doğu Trakya'da Traklar olmak üzere Hititler, Frigler, Lidyalılar ve Dor istilası sonucu Yunanistan'dan kaçan Akalar tarafından kurulan İyon medeniyeti gibi çeşitli eski Anadolu medeniyetlerinin ardından Makedonya kralı Büyük İskender'in egemenliğiyle ve fetihleriyle birlikte Helenistik Dönem başladı.

Evaluation

Epoch Training Loss Validation Loss Precision Recall F1 Accuracy
1 0.100300 0.096145 0.862800 0.829047 0.845586 0.965330
2 0.084200 0.092011 0.878079 0.830346 0.853546 0.967148
3 0.075200 0.093337 0.878449 0.833345 0.855303 0.967539

Information

This is a plot project. Depending on the demand it can be improved.

Contact uygarsci@gmail.com

Downloads last month
10
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.