README.md

metadata

dataset_info:
  features:
    - name: sentence1
      dtype: string
    - name: sentence2
      dtype: string
    - name: score
      dtype: float64
  splits:
    - name: train
      num_examples: 60
    - name: test
      num_examples: 10
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
        path: data/train.parquet
      - split: test
        path: data/test.parquet

Türkçe Cümle Benzerliği Veri Seti

Bu veri seti, iki Türkçe cümle arasındaki anlamsal benzerliğin ölçülmesi için hazırlanmıştır. Yapı olarak trmteb/stsb-tr örnek alınmıştır.

Veri yapısı

Her satır bir cümle çifti ve bu çift için bir benzerlik puanı alanı içerir:

• sentence1: Birinci cümle
• sentence2: İkinci cümle
• score: Anlamsal benzerlik puanı (float64)

Veri setinde 60 eğitim (train) ve 10 test (test) cümle çifti, toplamda 70 kayıt vardır.

Veri üretimi ve puanlama

Test bölümündeki ilk 5 cümle çifti ile eğitim bölümündeki ilk 20 cümle çifti insan yapımıdır ve özgün metinleri değiştirilmeden korunmuştur. Kalan 5 test ve 40 eğitim çifti yapay zekâ desteğiyle oluşturulmuştur.

Cümle çiftlerinin hazırlanması ve train/test ayrımının oluşturulması Umay ŞAMLI tarafından gerçekleştirilmiştir. Anlamsal benzerlik puanlaması ise Şakir KOÇ tarafından yapılmıştır.

Toplam 60 eğitim ve 10 test cümle çifti, anlamsal benzerlik açısından insan değerlendirmesiyle 0 ile 5 arasında puanlanmıştır. Puanlamada yalnızca 0, 1, 2, 3, 4 ve 5 değerleri kullanılmıştır.

• 0: Cümleler anlamsal olarak tamamen farklıdır.
• 1: Cümleler arasında çok düşük düzeyde anlamsal ilişki vardır.
• 2: Cümleler bazı ortak unsurlar taşır ancak anlam açısından önemli farklılıklar vardır.
• 3: Cümlelerin genel anlamı benzerdir ancak belirgin farklılıklar bulunmaktadır.
• 4: Cümleler anlamsal olarak oldukça benzerdir.
• 5: Cümleler aynı veya neredeyse aynı anlamı taşır.

Dosyalar

• data/train.parquet: 60 cümle çifti
• data/test.parquet: 10 cümle çifti

Katkı dağılımı

• Umay ŞAMLI: Cümle çiftlerinin oluşturulması, train/test ayrımının hazırlanması ve veri seti yapısının oluşturulması.
• Şakir KOÇ: 70 cümle çiftinin 0–5 aralığında insan değerlendirmesine dayalı anlamsal benzerlik puanlamasının yapılması.