Özellik	Değer
Base Model	`dbmdz/bert-base-turkish-cased`
Görev	Token Classification (87 IPA etiketi)
Eğitim Verisi	48,563 Türkçe sözcük
Word Accuracy	%99.12
F1 (weighted)	0.9979

Kullanım

python

from bert_turkish_finetune import DizgeBERT

model = DizgeBERT("iatagun/dizge-g2p")
print(model.g2p("güneş"))      # ɟYnɛʃ
print(model.g2p("çikolata"))   # tʃIkɔłɑtɑ
print(model.g2p("kahvaltı"))   # kʰɑxvɑłtɨ

Özellikler

✅ 87 farklı IPA fonem/alofon etiketi
✅ Türkçe'ye özgü sesler: /ɟ/, /c/, /ɣ/, /ʋ/, /ł/, /ɨ/
✅ Uzun ünlüler, ünsüz yumuşaması, sert/yumuşak damak uyumu
✅ Alıntı sözcüklerde doğru fonetik çeviri

Eğitim

dizge kütüphanesi ile oluşturulan fonetik veriler üzerinde, BERT katmanları dondurularak (--freeze-bert) eğitilmiştir. 87 etiketli sınıflandırma başlığı ile 66,903 eğitilebilir parametre.