| --- |
| language: |
| - tr |
| license: mit |
| task_categories: |
| - sentence-similarity |
| - text-classification |
| tags: |
| - semantic-textual-similarity |
| - turkish |
| - sts |
| size_categories: |
| - n<1K |
| --- |
| |
| # Turkish Semantic Textual Similarity (STS) Dataset |
|
|
| Bu veri seti, Türkçe cümle çiftleri arasındaki anlamsal benzerliği ölçmek amacıyla oluşturulmuştur. Her örnek iki cümle ve bu cümleler arasındaki benzerlik skorunu içerir. |
|
|
| ## Veri Seti Yapısı |
|
|
| Her satır aşağıdaki alanlardan oluşur: |
|
|
| | Alan | Tür | Açıklama | |
| |------|------|----------| |
| | `sentence1` | string | Birinci cümle | |
| | `sentence2` | string | İkinci cümle | |
| | `score` | float | Cümleler arasındaki anlamsal benzerlik skoru | |
|
|
| ### Örnek |
|
|
| ```json |
| { |
| "sentence1": "Kitap okumak zaman gerektirir.", |
| "sentence2": "Zaman olursa kitap okunur.", |
| "score": 0.9 |
| } |
| ``` |
|
|
| Skor `0.0` ile `1.0` arasında değişir; `0.0` anlamsal olarak ilgisiz cümle çiftlerini, `1.0` ise anlamsal olarak eşdeğer cümle çiftlerini ifade eder. |
|
|
| ## İstatistikler |
|
|
| - Toplam örnek sayısı: 20 |
| - Skor aralığı: 0.0 - 0.9 |
|
|
| ## Kullanım |
|
|
| ```python |
| from datasets import load_dataset |
| |
| dataset = load_dataset("uzcaliskan/SemanticTextualSimilarity") |
| print(dataset["train"][0]) |
| ``` |
|
|
| ## Lisans |
|
|
| MIT |
|
|
| ## Atıf |
|
|
| Bu veri setini kullanırsanız lütfen kaynağını belirtiniz. |
|
|
