cagrigungor / turkishtoxic-classifier

Turkish Toxic Comment Classifier 🇹🇷

Model ID: cagrigungor/turkishtoxic-classifier
Model Type: trained from scratch on Turkish corpus Task: Toxic / Non-Toxic Text Classification in Turkish

“Hiçbir şeye ihtiyacımız yok, yalnız bir şeye ihtiyacımız vardır; çalışkan olmak!“

Mustafa Kemal Atatürk

Overview

This model is a Turkish-language toxicity detection system trained entirely from scratch using a custom BERT model and tokenizer.
It classifies input text as either toxic (containing insults, hate speech, or profanity) or notoxic (neutral or positive text).

The model is part of a broader Turkish NLP initiative focused on open-source language understanding and content moderation.

Training Details

Labels

Quick Usage

You can directly load and test the model with transformers.pipeline :

from transformers import pipeline

# Load the model
clf = pipeline("text-classification", model="cagrigungor/turkishtoxic-classifier")

# Test example
print(clf("Bugün hava çok güzel."))

Expected Output:

[{'label': 'notoxic', 'score': 0.992}] You can also test multiple sentences at once:

texts = [
    "Bugün hava çok güzel, yürüyüşe çıkmak istiyorum.",
    "Sen tam bir gerizekalısın, beynin yok.",
    "Ne kadar kibar ve anlayışlı bir insansın.",
    "Yeter artık, bu yaptığın tam bir saçmalık.",
]

for t in texts:
    result = clf(t)[0]
    print(f"{t}\n→ {result['label']} ({result['score']:.3f})\n")

Example Output:

Bugün hava çok güzel, yürüyüşe çıkmak istiyorum. → notoxic (0.992)

Sen tam bir gerizekalısın, beynin yok. → toxic (0.987)

Ne kadar kibar ve anlayışlı bir insansın. → notoxic (0.994)

Yeter artık, bu yaptığın tam bir saçmalık. → toxic (0.842)