Datasets:

YusufSimsek
/

stsb-tr

language:
  - tr
license: cc-by-4.0
task_categories:
  - sentence-similarity
  - text-classification
tags:
  - semantic-textual-similarity
  - sts
  - turkish
  - sentence-pairs
pretty_name: Türkçe Cümle Benzerliği Veri Seti (STS-TR)
size_categories:
  - n<1K

Türkçe Cümle Benzerliği Veri Seti (STS-TR)

İki cümlenin anlamsal olarak benzer/alakalı olup olmadığını ikili (0/1) olarak etiketleyen, elle hazırlanmış küçük bir Türkçe cümle çifti veri setidir. Yapısı trmteb/stsb-tr veri seti örnek alınarak oluşturulmuştur.

Görev ve Bağlam

Bu veri seti bir ders ödevi kapsamında, iki kişilik bir grup çalışması olarak hazırlanmıştır. Amaç, Hugging Face üzerindeki STS (Semantic Textual Similarity) veri seti yapısını örnek alarak, tamamen elle (manuel) hazırlanmış küçük bir Türkçe cümle benzerliği veri seti oluşturmaktır. Ödevin belirlediği ölçütler doğrultusunda 40 cümle çifti bulunmaktadır.

İş Bölümü (Ortak Çalışma)

Veri seti iki kişinin ortak katkısıyla, görev paylaşımıyla üretilmiştir:

1. Kişi — Senem Deniz: Cümle çiftlerini (sentence1 ve sentence2) oluşturdu.
2. Kişi — Yusuf Şimşek: Cümle çiftlerinin anlamsal ilişkisini değerlendirip etiketledi (score).

Veri Yapısı

Her satır bir cümle çiftinden ve onun anlamsal ilişki etiketinden oluşur:

Alan	Tür	Açıklama
`sentence1`	string	Birinci cümle
`sentence2`	string	İkinci cümle
`score`	int (0/1)	Anlamsal ilişki etiketi: `1` = anlamca benzer/alakalı, `0` = alakasız

Etiketleme Ölçeği

Ödevde belirtilen "ikili etiket veya detaylı ölçek" seçeneklerinden ikili (binary) ölçek tercih edilmiştir:

1 — Benzer / Alakalı: İki cümle aynı olay, durum veya konudan bahseder; anlamları büyük ölçüde örtüşür (yeniden ifade / paraphrase dahil).
0 — Alakasız: İki cümle anlamsal olarak farklı, birbiriyle bağı olmayan içeriklere sahiptir.

Etiketleme, yüzeydeki ortak kelimelere değil cümlelerin anlamsal örtüşmesine göre yapılmıştır; tutarlılık için her etikete sabit bir ölçüt uygulanmıştır.

İstatistikler

Toplam cümle çifti: 40
Etiket 1 (benzer/alakalı): 25
Etiket 0 (alakasız): 15
Dil: Türkçe (tr)
Hazırlanış: Tamamen elle (manuel)

Kullanım

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("senemde/stsb-tr")
print(dataset["train"][0])
# {'sentence1': 'Çocuklar bahçede top oynuyor.',
#  'sentence2': 'Bahçede çocuklar top oynuyor.',
#  'score': 1}

Sınırlamalar ve Notlar

Veri seti eğitim/öğretim amaçlı ve küçük ölçeklidir; büyük ölçekli model eğitimi için tasarlanmamıştır.
Anlamsal benzerlik etiketleri doğası gereği özneldir ve tek bir değerlendiricinin yargısına dayanır.
Cümleler günlük hayattan sade örneklerdir; bazı yaygın dilbilgisel kalıplar birden fazla çiftte tekrarlanabilir.

Kaynak / Atıf

Yapısı ve biçimi trmteb/stsb-tr veri setinden esinlenmiştir. Cümleler bu çalışma için özgün olarak yazılmıştır; etiketleme ölçeği (0/1) orijinal veri setinin 0–5 ölçeğinden farklıdır.

Katkıda Bulunanlar

Senem Deniz
Yusuf Şimşek

Bu veri seti bir ders ödevi kapsamında hazırlanmıştır.