Downloads · 30 days
0
seali/turkce-saglik-bpe-tokenizer
turkce-saglik-bpe-tokenizer is a machine learning model from seali. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for transformers. The card lists the license as mit.
Türkçe sağlık metinleri için sıfırdan eğitilmiş ByteLevel BPE tokenizer. Sözlük boyutu 32.000'dir.
Downloads · 30 days
0
Access
Public
Updated Jul 18, 2026
Repo size
—
Likes
1
Public
Click a slice to open those files.
.json2.4 MB · 100%
From the Hugging Face model README
Türkçe sağlık metinleri için sıfırdan eğitilmiş ByteLevel BPE tokenizer. Sözlük boyutu 32.000'dir.
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("seali/turkce-saglik-bpe-tokenizer")
tokenizer.tokenize("Hipoglisemi belirtileri nelerdir?")
Kelime başına düşen token sayısı (fertility) Türkçe tıbbi cümlelerde ölçülmüştür. Düşük değer, aynı bağlam penceresine daha çok metin sığdığı anlamına gelir.
| Tokenizer | Fertility | Sözlük |
|---|---|---|
| Bu tokenizer | 1.24 | 32.000 |
| Qwen3-4B-Instruct | 2.74 | 151.643 |
| bert-base-multilingual-cased | 2.61 | 119.547 |
| GPT-2 | 3.93 | 50.257 |
Tıbbi terimler tek token olarak temsil edilir:
| Terim | Bu tokenizer | Qwen3-4B |
|---|---|---|
| hipoglisemi | 1 | 4 |
| hipertansiyon | 1 | 5 |
| bağışıklık | 1 | 5 |
| enfeksiyon | 1 | 5 |
| antibiyotik | 1 | 5 |
105 MB'lık Türkçe korpus üzerinde eğitilmiştir:
ituperceptron/turkish_medical_reasoning — tıbbi soru-cevap ve muhakemeAhmetSemih/Turkish-Medical-Notes — klinik notlarytu-ce-cosmos/Cosmos-Turkish-Corpus-v1.0 — genel Türkçe kapsam için bir dilimKorpusun yaklaşık üçte ikisi tıbbi metindir.
<|im_start|>, <|im_end|>, <|system|>, <|user|>, <|assistant|>,
<|think|>, </|think|>.seali tarafından hazırlanmıştır.