---
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](https://huggingface.co/datasets/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.