Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
sentence1
stringlengths
19
72
sentence2
stringlengths
22
65
score
float64
0
0.9
Kitap okumak zaman gerektirir.
Zaman olursa kitap okunur.
0.9
Oku baban gibi, işsiz olma!
Oku, baban gibi işsiz olma!
0
Tatilde, tatil yapılmalıdır.
Tatilde çalışılmamalıdır
0.5
Kendini geliştirmek sabır gerektirir.
Sabır ile insan kendini geliştirir.
0.9
Çok gezen daha iyi bilir.
Çok okuyan bilgili olur.
0.2
Her şey zamanında güzeldir.
Bir çiçekle bahar olmaz.
0
Her arayan bulamaz!
Bulanlar arayanlardır!
0.2
Bilgi paylaştıkça çoğalır.
Bir mum diğer bir mumu tutuşturmakla ışığından bir şey kaybetmez.
0.9
Kelimeler, bağlam içindeki anlamlarıyla değerlidir.
Kelimeleri yakınındaki arkadaşlarıyla bilirsiniz
0.8
Yarın Milli Voleybol takımının maçı var.
Oğluma ejderha hikayesi okudum.
0
Zaman en değerli sermayedir.
Bir şeyleri başarmak zaman alır.
0.1
Uykusunu iyi alan güne olması gerektiği gibi enerjik başlar.
İnsanlar normal zamanlarda güne enerjik uyanır.
0
Tiyatro yeri doldurulamaz bir sanat dalıdır.
Tiyatronun zamanı hiç geçmeyecektir.
0.5
Düşünmek için insan enerji harcar.
Enerji harcanan işler düşünmeyi gerektirir.
0
Gelecek zaman, geçmişteki olaylardan etkilenir.
İnsanın elinde sadece şimdiki zamanı vardır.
0.2
Alçakgönüllük öğrenme sürecinin çok önemli bir parçasıdır.
İnsna bilmediğini kabullendiğinde öğrenmeye açık olur.
0.8
Hediye almak insanı mutlu eder.
Hediye alınmaması insanı üzer.
0.8
Bilim, doğası gereği, sürekli güncellenen bir mekanizmadır
Sürekli güncellenen bir mekanizma ne kadar doğrudur?
0
İş planlaması, başarı için küçük bir eylemdir fakat etkisi çok büyüktür.
Planlama işten önce gelir.
0.2
Dünyaca ünlü futbol yızdızı Türkiye'ye geldi.
Teknoloji her zaman çözüm değildir!
0

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

{
  "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

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("uzcaliskan/SemanticTextualSimilarity")
print(dataset["train"][0])

Lisans

MIT

Atıf

Bu veri setini kullanırsanız lütfen kaynağını belirtiniz.

Downloads last month
35