Downloads · 30 days
0
sedayzc/turkish-bpe-tokenizer
turkish-bpe-tokenizer is a machine learning model from sedayzc. 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 other.
Türkçe metinler üzerinde sıfırdan eğitilmiş küçük ölçekli bir Byte-Level BPE (Byte Pair Encoding) Tokenizer.
Downloads · 30 days
0
Access
Public
Updated Jul 20, 2026
Repo size
—
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.json22.5 KB · 80%
From the Hugging Face model README
Türkçe metinler üzerinde sıfırdan eğitilmiş küçük ölçekli bir Byte-Level BPE (Byte Pair Encoding) Tokenizer.
Bu tokenizer, Byte-Level BPE algoritmasının Türkçe metinler üzerinde uygulanmasını deneyimlemek ve küçük ölçekli LLM çalışmalarında kullanılmak amacıyla hazırlanmıştır.
Byte-Level yaklaşımı sayesinde tokenizer, yalnızca eğitim vocabulary'sinde bulunan karakterlerle sınırlı kalmadan metni byte düzeyinde temsil edebilir.
BPE algoritması ise eğitim corpusunda sık tekrar eden token çiftlerini birleştirerek daha kompakt bir vocabulary oluşturur.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Tokenizer algoritması | Byte-Level BPE |
| Dil | Türkçe |
| Vocabulary Size | 512 |
| Minimum Frequency | 2 |
| Pre-tokenizer | ByteLevel |
| Decoder | ByteLevel |
| Transformers uyumluluğu | Evet |
| AutoTokenizer desteği | Evet |
Tokenizer aşağıdaki özel tokenları kullanmaktadır:
| Token | Amaç |
|---|---|
<unk> | Bilinmeyen token |
<pad> | Padding |
<bos> | Sequence başlangıcı |
<eos> | Sequence sonu |
flowchart LR
A["📝 Türkçe Metin"]
B["🔡 Byte-Level Encoding"]
C["✂️ Pre-Tokenization"]
D["🔗 BPE Merge İşlemleri"]
E["📚 Token Vocabulary"]
F["🔢 Token IDs"]
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
Tokenizer Hugging Face Hub üzerinden doğrudan yüklenebilir:
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"sedayzc/turkish-bpe-tokenizer"
)
Bir metni tokenize etmek için:
text = "Bu bilmecenin anlamını çözmek günler sürdü"
token_ids = tokenizer.encode(
text
)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(
token_ids
)
decoded = tokenizer.decode(
token_ids
)
print("Tokens:", tokens)
print("Token IDs:", token_ids)
print("Decoded:", decoded)
Bu bilmecenin anlamını çözmek günler sürdü
[
'B',
'u',
'Ġb',
'i',
'lm',
'e',
'c',
'en',
'in',
...
]
Bu bilmecenin anlamını çözmek günler sürdü
Byte-Level BPE tokenlarında görülebilen Ġ benzeri semboller tokenizer'ın
byte-level iç temsilinden kaynaklanmaktadır.
Bunlar gerçek metne eklenen karakterler değildir.
Decode işlemi sonucunda orijinal metin yeniden elde edilir.
Tokenizer temel olarak aşağıdaki dosyalardan oluşmaktadır:
tokenizer.json
tokenizer_config.json
special_tokens_map.json
tokenizer.jsonTokenizer vocabulary'sini, BPE merge yapılarını ve tokenizer pipeline'ını içerir.
tokenizer_config.jsonTokenizer'ın Hugging Face Transformers tarafından yüklenmesi için gerekli yapılandırmayı içerir.
special_tokens_map.json<unk>, <pad>, <bos> ve <eos> özel tokenlarının eşlemesini içerir.
Bu tokenizer:
512 olarak belirlenmiştir.Tokenizer'ın eğitim ve deney kodları aşağıdaki GitHub reposunda yer almaktadır:
Seda Nur Yazıcı