Türkçe Morfolojik Analiz Modeli: turkce-morfolojik-analiz-mt0-small

Bu model, Türkçe cümlelerin morfolojik analizini yapmak üzere bigscience/mt0-small modelinin universal_dependencies (tr_boun alt kümesi) veri seti üzerinde ince ayarlanmasıyla (fine-tuning) eğitilmiştir.

Model, bir cümledeki her kelimeyi alıp kökünü, kelime türünü (Part-of-Speech) ve aldığı ekleri tahmin eder. Çıktı formatı aşağıdaki gibidir:

Kelime -> kök(tür) + ek_1 + ek_2 ...

Eğitim Hiperparametreleri

• Base Model: bigscience/mt0-small
• Epochs: 5
• Training Batch Size: 8
• Evaluation Batch Size: 8
• Optimizer: AdamW (varsayılan)
• Learning Rate: 5e-05
• Dataset: universal_dependencies (tr_boun)

---

Modelin Kullanımı

from transformers import pipeline

analiz_cihazi = pipeline("text2text-generation", model="obenadak/turkce-morfolojik-analiz-mt0-small")
cumle = "Gelecek hafta sonu için planların neler?"
sonuc = analiz_cihazi(cumle, max_length=512)
print(sonuc[0]['generated_text'])

# Beklenen Çıktı (Örnek):
Gelecek -> gel(fiil) + -ecek(gelecek z.) | hafta -> hafta(isim) + (yalın) | sonu -> son(isim) + (3.kişi iyelik) + (yalın) | için -> için(edat) | planların -> plan(isim) + -ler(çoğul) + (2.kişi iyelik) + (yalın) | neler -> ne(zamir) + -ler(çoğul)

Değerlendirme Sonuçları (Evaluation Results)

Model, tr_boun veri setinin doğrulama (validation) ve test kümelerinde aşağıdaki sonuçları elde etmiştir.

Final Doğrulama (Validation) Sonuçları

Metrik	Puan
Loss	0.1605
Rouge1	17.8207
Rouge2	14.2998
RougeL	17.6289
Root & POS Accuracy	0.0564
Affix F1-Score	0.0643
Word Exact Match	0.0243
Sentence Exact Match	0.0000
Runtime (s)	54.1345
Samples / Second	18.0850
Steps / Second	2.2720

Test Seti Sonuçları

Metrik	Puan
Loss	0.1581
Rouge1	17.9301
Rouge2	14.2752
RougeL	17.7252
Root & POS Accuracy	0.0550
Affix F1-Score	0.0620
Word Exact Match	0.0232
Sentence Exact Match	0.0000
Runtime (s)	53.7059
Samples / Second	18.2290
Steps / Second	2.2900
Epoch	5.0000

---

Veri Hazırlığı (Data Preprocessing)

Girdi olarak cümlenin ham metni (text) kullanılır.
Hedef (target) ise, universal_dependencies veri setindeki lemmas, upos ve feats sütunları kullanılarak yapılandırılmış bir dizedir.
Noktalama işaretleri analizden çıkarılmıştır.