| --- |
| license: cc-by-4.0 |
| language: |
| - tr |
| task_categories: |
| - sentence-similarity |
| - text-classification |
| tags: |
| - sts |
| - semantic-textual-similarity |
| - turkish |
| size_categories: |
| - n<1K |
| configs: |
| - config_name: default |
| data_files: |
| - split: train |
| path: data/train-* |
| --- |
| |
| # Türkçe Cümle Benzerliği Veri Seti (STS-TR) |
|
|
| Bu veri seti, [trmteb/stsb-tr](https://huggingface.co/datasets/trmteb/stsb-tr) yapısı örnek alınarak **elle (manuel)** hazırlanmış Türkçe bir Semantic Textual Similarity (STS) veri setidir. |
|
|
| ## Veri Yapısı |
|
|
| | Alan | Tip | Açıklama | |
| |---|---|---| |
| | `sentence1` | string | Birinci cümle | |
| | `sentence2` | string | İkinci cümle | |
| | `score` | float | Anlamsal benzerlik puanı, **0.0 – 5.0** (STS-B ölçeği) | |
| | `label` | int | İkili etiket: **1** = anlamca benzer/alakalı, **0** = alakasız | |
|
|
| `label`, `score`'dan türetilmiştir: `score >= 2.0` → 1, aksi hâlde 0. |
|
|
| ### Puanlama Ölçeği (STS-B standardı) |
|
|
| | Puan | Anlam | |
| |---|---| |
| | 5 | Tamamen aynı anlam; biri diğerinin yeniden ifadesi | |
| | 4 | Büyük ölçüde aynı; küçük ayrıntı farkı var | |
| | 3 | Kısmen aynı; bazı önemli bilgiler farklı | |
| | 2 | Aynı konu, farklı bilgi | |
| | 1 | Aynı alan/tema, anlamca farklı | |
| | 0 | Tamamen alakasız | |
|
|
| ## İstatistikler |
|
|
| - **Toplam çift sayısı:** 40 |
| - **Ödev üst sınırı:** maksimum 80 çift — bu sette 40 kullanılmıştır |
| - **Dağılım:** 20 yüksek benzerlik (score ≥ 3.8), 6 orta (2.0 ≤ score < 3.8), 14 düşük/alakasız (score < 2.0) |
| - **label = 1:** 26 çift | **label = 0:** 14 çift |
|
|
| Dağılım bilinçli olarak dengelenmiştir: yalnızca "aynı" ve "tamamen alakasız" uçları içeren bir set, modelin ara bölgeyi öğrenmesini engeller. Bu yüzden "adam gitar çalıyor / adam gitarı tamir ediyor" gibi **aynı varlık, farklı eylem** ve "fiyatlar arttı / maaşlar arttı" gibi **aynı kalıp, farklı özne** örnekleri özellikle eklenmiştir. |
|
|
| ## İş Bölümü (İki Kişilik Grup Çalışması) |
|
|
| | Rol | Görev | |
| |---|---| |
| | **1. Kişi** | `sentence1` ve `sentence2` çiftlerini oluşturdu | |
| | **2. Kişi** | Her çiftin anlamsal ilişkisini `score` ve `label` olarak puanladı/etiketledi | |
|
|
| > **Not:** Puanlama tek bir değerlendiriciye aittir. İki değerlendirici bağımsız puanlama yapıp Pearson/Spearman uyumu ölçülürse (inter-annotator agreement) veri setinin güvenilirliği raporlanabilir. |
|
|
| ## Kullanım |
|
|
| ```python |
| from datasets import load_dataset |
| |
| ds = load_dataset("KULLANICI_ADI/sts-tr") |
| print(ds["train"][0]) |
| # {'sentence1': 'Bir adam gitar çalıyor.', 'sentence2': 'Bir erkek gitar çalmakta.', 'score': 5.0, 'label': 1} |
| ``` |
|
|
| Sentence-transformers ile eğitim/değerlendirme için puanlar 0–1 aralığına ölçeklenmelidir: |
|
|
| ```python |
| from sentence_transformers import InputExample |
| |
| examples = [ |
| InputExample(texts=[r["sentence1"], r["sentence2"]], label=r["score"] / 5.0) |
| for r in ds["train"] |
| ] |
| ``` |
|
|
| ## Sınırlar |
|
|
| - Veri seti küçüktür (40 çift); eğitim için değil, **değerlendirme/gösterim** amaçlıdır. |
| - Cümleler elle yazılmıştır, doğal metinlerden örneklenmemiştir; bu nedenle gerçek dünya dağılımını yansıtmaz. |
| - Tek değerlendiricili puanlama öznellik içerir. |
|
|
| ## Lisans |
|
|
| CC BY 4.0 |
|
|
