sedayzc/turkish-electronics-product-comparison-recommendation

🇹🇷 Türkçe Elektronik Ürün Karşılaştırma ve Öneri Chat Veri Seti

Veri Seti Açıklaması

Bu veri seti, büyük dil modellerinin Türkçe elektronik ürün karşılaştırma ve ürün öneri görevlerinde eğitilmesi amacıyla hazırlanmış bir konuşma veri setidir.

Veri seti iki temel görev grubundan oluşmaktadır:

1. Elektronik ürün karşılaştırma
2. Elektronik ürün önerisi

Veri seti Supervised Fine-Tuning (SFT) ve instruction tuning çalışmalarında kullanılabilecek chat formatında hazırlanmıştır.

Repository içerisinde veri setinin iki farklı sürümü bulunmaktadır:

• V1: İlk oluşturulan karşılaştırma ve öneri chat veri seti.
• V2: Ürün öneri örnekleri geliştirilmiş ve genişletilmiş güncel veri seti.

Model fine-tuning çalışmalarında V2 sürümü kullanılmıştır.

---

📁 Dataset Versions

Version	File	Description
V1	data/recommendation_chat_dataset.json	İlk oluşturulan Türkçe elektronik ürün karşılaştırma ve öneri chat veri seti
V2	data/recommendation_chat_dataset_v2.json	Öneri örnekleri geliştirilmiş ve genişletilmiş güncel veri seti

V1 — Initial Dataset

V1, projenin ilk aşamasında oluşturulan Türkçe elektronik ürün karşılaştırma ve öneri konuşmalarını içermektedir.

Dataset dosyası:

data/recommendation_chat_dataset.json

Bu sürüm, ürün karşılaştırma örnekleri ile ilk oluşturulan ürün öneri örneklerinden oluşmaktadır.

V1, veri üretim sürecinin ilk sürümünü korumak ve sonraki dataset geliştirmeleriyle karşılaştırma yapılabilmesini sağlamak amacıyla repository içerisinde tutulmaktadır.

---

V2 — Extended Recommendation Dataset

V2, ürün öneri örneklerinin geliştirilmesi ve genişletilmesi sonucunda oluşturulan güncel dataset sürümüdür.

Dataset dosyası:

data/recommendation_chat_dataset_v2.json

V2, elektronik ürün karşılaştırma ve ürün önerisi görevlerini birlikte destekleyecek şekilde hazırlanmıştır.

V2 Dataset İstatistikleri

Görev	Kayıt Sayısı
Product Comparison	4.851
Product Recommendation	2.035
Toplam	6.886

Yeni fine-tuning ve deney çalışmalarında V2 sürümünün kullanılması önerilmektedir.

V2 sürümü, Qwen3-1.7B modelinin LoRA yöntemiyle fine-tune edilmesinde kullanılmıştır.

---

💬 Veri Formatı

Her kayıt messages alanı altında kullanıcı ve asistan mesajlarını içerir.

Örnek:

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Fiyat performans açısından hangi Laptop modelini önerirsin?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "LENOVO NB V15 82YU0123TX RYZEN 5 7520U 16GB 512SSD O/B 15.6 DOS öne çıkıyor. LENOVO NB V15 82YU0123TX RYZEN 5 7520U 16GB 512SSD O/B 15.6 DOS, 25.999,00 TL, 4.5 puan, 726 değerlendirme. Öneri fiyat, kullanıcı puanı, değerlendirme sayısı ve mevcut teknik özellikler birlikte dikkate alınarak yapılmıştır."
    }
  ]
}

Bu format, Hugging Face Transformers ve TRL gibi kütüphanelerde kullanılan chat template yapılarına uygun şekilde hazırlanmıştır.

---

🎯 Veri Setindeki Görevler

Product Comparison

Product comparison örnekleri, kullanıcının elektronik ürünleri karşılaştırmasını isteyen konuşmaları içermektedir.

Karşılaştırma örneklerinde aşağıdaki bilgiler kullanılabilir:

• Ürün adı
• Fiyat
• Kullanıcı puanı
• Değerlendirme sayısı
• Teknik özellikler
• Ürünler arasındaki benzerlikler
• Ürünler arasındaki farklılıklar

Örnek kullanıcı sorgusu:

HP Victus ile Lenovo LOQ modellerini karşılaştırır mısın?

---

Product Recommendation

Product recommendation örnekleri, farklı kullanıcı ihtiyaçlarına göre elektronik ürün önerileri içermektedir.

Örnek görev türleri:

• Genel ürün önerisi
• Fiyat-performans odaklı öneri
• Belirli bir bütçeye göre öneri
• Kullanıcı puanına göre öneri
• Marka bazlı öneri
• Kategori bazlı öneri
• Alternatif ürün önerisi

Örnek kullanıcı sorguları:

Fiyat performans açısından hangi Laptop modelini önerirsin?

30.000 TL bütçeyle hangi laptopu önerirsin?

En iyi fiyat performans Lenovo laptop önerisinde bulun.

Kullanıcı puanlarına göre iyi bir oyuncu laptopu önerir misin?

Uygun fiyatlı ama yüksek puanlı bir elektronik ürün önerir misin?

---

🧠 Kullanım Alanları

Bu dataset aşağıdaki çalışmalar için kullanılabilir:

• Large Language Model Fine-Tuning
• Supervised Fine-Tuning (SFT)
• Instruction Tuning
• LoRA / QLoRA Fine-Tuning
• Türkçe ürün öneri sistemleri
• Elektronik ürün karşılaştırma sistemleri
• Conversational AI
• E-commerce chatbot sistemleri

---

🤗 Hugging Face Datasets ile Kullanım

Repository içerisinde V1 ve V2 olmak üzere iki dataset dosyası bulunduğu için kullanılacak sürümün açıkça belirtilmesi önerilir.

V1 Dataset'i Yükleme

from datasets import load_dataset

dataset_v1 = load_dataset(
    "json",
    data_files=(
        "hf://datasets/"
        "sedayzc/turkish-electronics-product-comparison-recommendation/"
        "data/recommendation_chat_dataset.json"
    ),
    split="train",
)

print(dataset_v1)
print(dataset_v1[0])

V2 Dataset'i Yükleme

Fine-tuning çalışmalarında kullanılan güncel V2 sürümünü yüklemek için:

from datasets import load_dataset

dataset_v2 = load_dataset(
    "json",
    data_files=(
        "hf://datasets/"
        "sedayzc/turkish-electronics-product-comparison-recommendation/"
        "data/recommendation_chat_dataset_v2.json"
    ),
    split="train",
)

print(dataset_v2)
print(dataset_v2[0])

V2 dataset'in beklenen toplam kayıt sayısı:

print(len(dataset_v2))
# 6886

---

🤖 Fine-Tuning

V2 dataset, Qwen3-1.7B modelinin Türkçe elektronik ürün karşılaştırma ve öneri görevlerine adapte edilmesi amacıyla kullanılmıştır.

Fine-tuning süreci:

Qwen3-1.7B Base Model
        ↓
4-bit Quantization
        ↓
Supervised Fine-Tuning (SFT)
        ↓
LoRA Fine-Tuning
        ↓
Turkish Electronics LoRA Adapter

Fine-tuning sürecinde:

• Base Model: Qwen3-1.7B
• Method: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• Training Type: Supervised Fine-Tuning (SFT)
• Framework: Unsloth + TRL
• Dataset Version: V2
• Training Examples: 6.886

Fine-tune edilmiş LoRA adapter:

sedayzc/qwen3-1.7b-turkish-electronics-lora-v2

---

📌 Version History

V1

İlk dataset sürümüdür.

• Elektronik ürün karşılaştırma örneklerini içerir.
• İlk oluşturulan ürün öneri örneklerini içerir.
• Projenin başlangıç dataset'i olarak repository içerisinde korunmaktadır.

Dosya:

data/recommendation_chat_dataset.json

V2

Güncel ve geliştirilmiş dataset sürümüdür.

• Product comparison örneklerini içerir.
• Product recommendation örnekleri geliştirilmiş ve genişletilmiştir.
• 4.851 product comparison örneği içerir.
• 2.035 product recommendation örneği içerir.
• Toplam 6.886 chat örneği içerir.
• Qwen3-1.7B LoRA fine-tuning çalışmasında kullanılmıştır.

Dosya:

data/recommendation_chat_dataset_v2.json

Recommended Version: Yeni fine-tuning ve deney çalışmalarında recommendation_chat_dataset_v2.json dosyasının kullanılması önerilmektedir.

---

⚠️ Sınırlamalar

Dataset elektronik ürün verilerinden türetilmiş eğitim örnekleri içermektedir.

Bu nedenle:

• Ürün fiyatları zaman içerisinde değişebilir.
• Bazı ürünler artık satışta olmayabilir.
• Ürün özellikleri kaynak verideki eksikliklerden etkilenebilir.
• Dataset'teki ürün bilgileri gerçek zamanlı ürün bilgisi olarak değerlendirilmemelidir.
• Dataset üzerinde eğitilen modeller ürün bilgilerini hatalı veya eksik üretebilir.
• Fine-tune edilen modeller bütçe veya kategori kısıtlarına her zaman doğru şekilde uymayabilir.

Gerçek dünya uygulamalarında güncel ürün bilgileri için retrieval veya RAG tabanlı sistemlerin kullanılması önerilir.

---

📊 Dataset Summary

Repository
│
├── data/
│   ├── recommendation_chat_dataset.json
│   │   └── V1 - Initial Dataset
│   │
│   └── recommendation_chat_dataset_v2.json
│       └── V2 - Extended Recommendation Dataset
│
└── README.md

Güncel önerilen sürüm:

V2
└── Product Comparison     : 4.851
└── Product Recommendation : 2.035
└── Total                  : 6.886