Introduction
Main results
Using TurkishBERTweet with transformers
Citation

TurkishBERTweet: Fast and Reliable Large Language Model for Social Media Analysis

Main Results

Model

Model	#params	Arch.	Max length	Pre-training data
`VRLLab/TurkishBERTweet`	163M	base	128	894M Turkish Tweets (uncased)

Lora Adapters

Model	train f1	dev f1	test f1	Dataset Size
`VRLLab/TurkishBERTweet-Lora-SA`	0.799	0.687	0.692	42,476 Turkish Tweets
`VRLLab/TurkishBERTweet-Lora-HS`	0.915	0.796	0.831	4,683 Turkish Tweets

Example usage

git clone [email protected]:ViralLab/TurkishBERTweet.git
cd TurkishBERTweet
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install peft
pip install transformers

Twitter Preprocessor

from Preprocessor import preprocess
text = """Lab'ımıza "viral" adını verdik çünkü amacımız disiplinler arası sınırları aşmak ve aralarında yeni bağlantılar kurmak! 🔬 #ViralLab
https://varollab.com/"""
preprocessed_text = preprocess(text)
print(preprocessed_text)

Output:

lab'ımıza "viral" adını verdik çünkü amacımız disiplinler arası sınırları aşmak ve aralarında yeni bağlantılar kurmak! <emoji> mikroskop </emoji> <hashtag> virallab </hashtag> <http> varollab.com </http>

Feature Extraction

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from Preprocessor import preprocess
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("VRLLab/TurkishBERTweet")
turkishBERTweet = AutoModel.from_pretrained("VRLLab/TurkishBERTweet")
text = """Lab'ımıza "viral" adını verdik çünkü amacımız disiplinler arası sınırları aşmak ve aralarında yeni bağlantılar kurmak! 💥🔬 #ViralLab #DisiplinlerArası #YenilikçiBağlantılar"""
preprocessed_text = preprocess(text)
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(preprocessed_text)])
with torch.no_grad():
    features = turkishBERTweet(input_ids)  # Models outputs are now tuples

Sentiment Classification

import torch
from peft import (
    PeftModel,
    PeftConfig,
)
from transformers import (
    AutoModelForSequenceClassification,
    AutoTokenizer)
from Preprocessor import preprocess
 
peft_model = "VRLLab/TurkishBERTweet-Lora-SA"
peft_config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model)
# loading Tokenizer
padding_side = "right"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    peft_config.base_model_name_or_path, padding_side=padding_side
)
if getattr(tokenizer, "pad_token_id") is None:
    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
id2label_sa = {0: "negative", 2: "positive", 1: "neutral"}
turkishBERTweet_sa = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    peft_config.base_model_name_or_path, return_dict=True, num_labels=len(id2label_sa), id2label=id2label_sa
)
turkishBERTweet_sa = PeftModel.from_pretrained(turkishBERTweet_sa, peft_model)
sample_texts = [
    "Viral lab da insanlar hep birlikte çalışıyorlar. hepbirlikte çalışan insanlar birbirlerine yakın oluyorlar.",     
    "americanin diplatlari turkiyeye gelmesin 😤",
    "Mark Zuckerberg ve Elon Musk'un boks müsabakası süper olacak! 🥷",
    "Adam dun ne yediğini unuttu"
    ]
preprocessed_texts = [preprocess(s) for s in sample_texts]
with torch.no_grad():
    for s in preprocessed_texts:
        ids = tokenizer.encode_plus(s, return_tensors="pt")
        label_id = turkishBERTweet_sa(**ids).logits.argmax(-1).item()
        print(id2label_sa[label_id],":", s)

positive : viral lab da insanlar hep birlikte çalışıyorlar. hepbirlikte çalışan insanlar birbirlerine yakın oluyorlar.
negative : americanin diplatlari turkiyeye gelmesin <emoji> burundan_buharla_yüzleşmek </emoji>
positive : mark zuckerberg ve elon musk'un boks müsabakası süper olacak! <emoji> kadın_muhafız_koyu_ten_tonu </emoji>
neutral : adam dun ne yediğini unuttu

HateSpeech Detection

from peft import (
    PeftModel,
    PeftConfig,
)
from transformers import (
    AutoModelForSequenceClassification,
    AutoTokenizer)
from Preprocessor import preprocess
 
peft_model = "VRLLab/TurkishBERTweet-Lora-HS"
peft_config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model)
# loading Tokenizer
padding_side = "right"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    peft_config.base_model_name_or_path, padding_side=padding_side
)
if getattr(tokenizer, "pad_token_id") is None:
    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
id2label_hs = {0: "No", 1: "Yes"}
turkishBERTweet_hs = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    peft_config.base_model_name_or_path, return_dict=True, num_labels=len(id2label_hs), id2label=id2label_hs
)
turkishBERTweet_hs = PeftModel.from_pretrained(turkishBERTweet_hs, peft_model)
sample_texts = [
    "Viral lab da insanlar hep birlikte çalışıyorlar. hepbirlikte çalışan insanlar birbirlerine yakın oluyorlar.",     
    "kasmayin artik ya kac kere tanik olduk bu azgin tehlikeli \u201cmultecilerin\u201d yaptiklarina? bir afgan taragindan kafasi tasla ezilip tecavuz edilen kiza da git boyle cihangir solculugu yap yerse?",
    ]
preprocessed_texts = [preprocess(s) for s in sample_texts]
with torch.no_grad():
    for s in preprocessed_texts:
        ids = tokenizer.encode_plus(s, return_tensors="pt")
        label_id = turkishBERTweet_hs(**ids).logits.argmax(-1).item()
        print(id2label_hs[label_id],":", s)

No : viral lab da insanlar hep birlikte çalışıyorlar. hepbirlikte çalışan insanlar birbirlerine yakın oluyorlar.
Yes : kasmayin artik ya kac kere tanik olduk bu azgin tehlikeli “multecilerin” yaptiklarina? bir afgan taragindan kafasi tasla ezilip tecavuz edilen kiza da git boyle cihangir solculugu yap yerse?

Citation

@article{najafi2023turkishbertweet,
  title={TurkishBERTweet: Fast and Reliable Large Language Model for Social Media Analysis},
  author={Najafi, Ali and Varol, Onur},
  journal={arXiv preprint arXiv:2311.18063},
  year={2023}
}

Acknowledgments

We thank Fatih Amasyali for providing access to Tweet Sentiment datasets from Kemik group. This material is based upon work supported by the Google Cloud Research Credits program with the award GCP19980904. We also thank TUBITAK (121C220 and 222N311) for funding this project.

VRLLab
/

TurkishBERTweet-Lora-HS

Table of contents