| ---
|
| 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`](https://huggingface.co/datasets/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
|
|
|
| ```python
|
| 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`](https://huggingface.co/datasets/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.*
|
|
|
