Offensive Language Detection Model in Turkish
- uses Bert and pytorch
- fine tuned with Twitter data.
- UTF-8 configuration is done
Training Data
Number of training sentences: 31,277
Example Tweets
- 19823 Daliaan yifng cok erken attin be... 1.38 ...| NOT|
- 30525 @USER Bak biri kollarımda uyuyup gitmem diyor..|NOT|
- 26468 Helal olsun be :) Norveçten sabaha karşı geldi aq... | OFF|
- 14105 @USER Sunu cekecek ve güzel oldugunu söylecek aptal... |OFF|
- 4958 Ya seni yerim ben şapşal şey 🤗 | NOT|
- 12966 Herkesin akıllı geçindiği bir sosyal medyamız var ... |NOT|
- 5788 Maçın özetlerini izleyenler futbolcular gidiyo... |NOT|
| OFFENSIVE | RESULT |
|---|---|
| NOT | 25231 |
| OFF | 6046 |
| dtype: int64 |
Validation
| epoch | Training Loss | Valid. Loss | Valid.Accuracy | Training Time | Validation Time |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.31 | 0.28 | 0.89 | 0:07:14 | 0:00:13 |
| 2 | 0.18 | 0.29 | 0.90 | 0:07:18 | 0:00:13 |
| 3 | 0.08 | 0.40 | 0.89 | 0:07:16 | 0:00:13 |
| 4 | 0.04 | 0.59 | 0.89 | 0:07:13 | 0:00:13 |
Matthews Corr. Coef. (-1 : +1): Total MCC Score: 0.633
- Downloads last month
- 28
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.