DizgeBERT-Joint

Tek ELECTRA geçişinde Türkçe için UPOS + XPOS + FEATS + HEAD + DEPREL — yani morfolojik etiketleme ve bağımlılık ayrıştırması birlikte.

• Gövde: dbmdz/electra-base-turkish-cased-discriminator
• Kelime temsili: ilk subword ⊕ son subword
• Etiketleme: UPOS/XPOS + kategori-başına FEATS head'leri (bkz. iatagun/DizgeBERT-Morph)
• Ayrıştırma: Dozat & Manning (2017) deep biaffine + root vektörü + Chu-Liu/Edmonds MST
• Çok-treebank: UD_Turkish-Kenet + BOUN + IMST native şemalarında; treebank_id embedding'i, çıkarımda scheme ile seçilir (kenet varsayılan)

Neden joint?

UD'de bazı UPOS ayrımları kelimenin ağaçtaki işlevine göre tanımlıdır: bir isme det bağlı demonstratif → DET, kendisi nominal ise → PRON (o çocuk vs onu); genitive tamlayan → nominal. HEAD/DEPREL ortak öğrenildiğinde bu vaka sınıfı çözülür — yalnız-token bir etiketleyicinin (DizgeBERT-Morph) yapısal olarak yapamadığı şey.

Karşılık: saf morfolojik doğruluk DizgeBERT-Morph'tan ~3 puan düşük. En iyi sonuç için hybrid.py (Morph etiketleme + Joint ayrıştırma + güvenli UPOS düzeltmesi) — repo.

Sonuçlar — held-out test

treebank	UPOS	XPOS	UFeats F1	FEATS exact	UAS	LAS
Kenet	93.4	–	92.6	86.5	89.0	75.6
BOUN	92.9	84.8	90.5	79.7	84.0	75.5
IMST	92.5	92.9	92.9	83.5	86.0	76.1

Kullanım

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

words = ["Çocukların", "geleceği", "bizim", "elimizde", "."]
for form, upos, xpos, feats, head, deprel in m.predict(words, scheme="kenet", tokenizer=tok):
    print(form, upos, feats, f"head={head}", deprel)
# geleceği NOUN Case=Nom|... head=4 nsubj

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

Kısıtlar

• Ön-token'lanmış girdi bekler; ham metin için harici tokenizer + MWT bölücü gerekir.
• Saf morfoloji DizgeBERT-Morph'tan düşük; ayrıştırma uzman bir parser'ın altında (LAS ~76).
• IMST genitive/adlaşmış tamlayanları ADJ etiketler (BOUN/Kenet NOUN) — scheme seçimi önemli.

Eğitim

• 10 epoch (best epoch 11'de kilitlendi), batch 12, encoder LR 1e-5 / head LR 5e-5
• Etiketleme kaybı ×2.5 (arc + label ×1) — aksi halde ayrıştırma gradyanı etiketlemeyi bastırıyor
• train: Kenet (15.398) + BOUN (7.803) + IMST (3.435) + ~1.3k sentetik belirsizlik minimal-çifti
• 45 deprel (sayım ≥ 20; nadir alt-türler → dep)

Lisans & atıf

Eğitim verisi UD_Turkish-Kenet + BOUN + IMST (CC BY-SA 4.0) → model CC BY-SA 4.0. Treebank atıfları için iatagun/DizgeBERT-Morph.