bysismo/3Milyon_Zengin_Sorular_Cevaplar

---
license: apache-2.0
language:
- tr
tags:
- agent
- legal
- chemistry
- biology
- synthetic
pretty_name: bysismo_turk
size_categories:
- 100K<n<1M
---

🇹🇷 3 Milyon Zengin Sorular Cevaplar / Morphology bombası
Turkish Morphology-Based Instruction & QA Dataset

İçerik Sahipleri: Hakan Ttkr & Bysismo
Toplam Kayıt: ~2.982.000+
Format: JSONL
Dil: Türkçe
Versiyon Kaynağı: zurriyet_v6.0_dna

Dikkat!!!!!:

Bu veri seti konsantre'dir 100.000 kelimeden oluşan 3.000.000 kadar kelimenin üzerinde türemiştir.
bu veri setini modele direk vermeniz halinde modeliniz çok katı bir türkçe hocasına dönüşür.
tavsiyem ilk veri setim olan zurriyet_dna_v6 veri seti ile önce modeli eğitin ikinci eğitimde bu veri setini kullanın.
3. eğitimde en az 35.000.000 luk bir veri setini kullanın.

🎯 Dataset Amacı

Bu veri seti, Türkçe morfoloji temelli zengin varyasyonlu soru–cevap çiftlerinden oluşur.

Temel hedef:

Türkçe LLM modellerini instruction-tuning için eğitmek

Aynı bilgiyi farklı soru formlarıyla doğru üretmeyi öğretmek

Morfolojik tutarlılığı artırmak

Hallüsinasyon kaynaklı çekim ve yapı hatalarını azaltmak

Türkçe eklemeli bir dildir. Bu nedenle yüzey formdan ziyade yapısal doğruluk kritik önemdedir. Bu veri seti, soru çeşitliliği üzerinden yapısal bilinç kazandırmayı amaçlar.

📊 Veri Yapısı

Her satır tek bir JSON objesidir (JSONL format).

Örnek:

{
"soru": "dulda kelimesi kaç hecedir?",
"cevap": "2 hecedir.",
"kelime": "dulda",
"kok": "dulda",
"primary_pos": "Noun",
"heceler": ["dul", "da"],
"hece_sayisi": 2,
"veri_kaynagi": "zurriyet_v6.0_dna"
}
🧠 Veri Üretim Yaklaşımı

98.108 TDK temelli kelime üzerinden 3.000.000 kadar üretim

Morfolojik DNA altyapısı kullanılarak soru varyasyonu

Aynı bilginin çoklu dilsel formda ifade edilmesi

Programatik validasyon

Yapısal tutarlılık kontrolü

Bu yöntem sayesinde model:

Soru formuna bağımlı kalmadan doğru yanıt üretmeyi öğrenir

Morfolojik özellikleri implicit olarak içselleştirir

Yapısal tekrarlar üzerinden güvenilirlik kazanır

📦 Format Detayları

Dosya türü: .jsonl

Encoding: UTF-8

Her satır bağımsız JSON objesidir

Satırlar arasında virgül yoktur

Büyük veri için streaming uyumludur

🚀 Kullanım Alanları

Instruction fine-tuning

Supervised fine-tuning (SFT)

RLHF öncesi temel eğitim

Türkçe QA sistemleri

Morfoloji-aware LLM geliştirme

Akademik NLP araştırmaları

🔬 Teknik Özellikler

Yüksek varyasyonlu soru yapıları

Morfolojik farkındalık temelli içerik

Hece bilgisi entegrasyonu

POS tabanlı etiketleme

Metadata destekli kayıtlar

🌍 Vizyon:

Dil yalnızca kelime üretmek değildir;
yapısal doğruluk üretmektir.

Bu veri seti, Türkçe’nin morfolojik doğasını koruyarak
yapay zekâ sistemlerine yapısal bilinç kazandırmayı hedefler.

Amaç, Türkçe’yi yalnızca veri olarak değil,
kurallı ve yaşayan bir sistem olarak temsil edebilen modeller geliştirmektir.

---
language:
- tr
license: cc-by-4.0
task_categories:
- question-answering
- text-generation
- text-classification
pretty_name: 3 Milyon Zengin Sorular Cevaplar - Turkish Morphology QA Dataset
size_categories:
- 1M<n<10M
---

许可证：Apache-2.0
语言：土耳其语（tr）
标签：AI智能体（agent）、法律、化学、生物、合成
展示名称：bysismo_turk
数据规模：100,000 < 样本量 < 1,000,000

---

🇹🇷 300万丰富问答对 / 形态学重磅数据集
土耳其语形态学驱动指令与问答数据集

内容创作者：Hakan Ttkr 与 Bysismo
总样本量：约298.2万+
格式：JSONL
语言：土耳其语
版本来源：zurriyet_v6.0_dna

⚠️ 重要提示：
本数据集为浓缩型数据集，基于10万余个基础词汇衍生出超300万条数据。
若直接将本数据集用于模型训练，模型将成为极其严苛的土耳其语“教师”。
建议先使用我发布的首个数据集zurriyet_dna_v6完成模型预训练，第二阶段训练可采用本数据集，第三阶段则建议使用至少3500万规模的数据集。

🎯 数据集目标
本数据集由基于土耳其语形态学的高多样性问答对构成。
核心目标：
1. 针对土耳其语大语言模型（Large Language Model，LLM）开展指令微调
2. 使模型学会以多种问句形式正确生成同一主题的答案
3. 提升模型输出的形态学一致性
4. 减少由幻觉（hallucination）引发的词形变化与句法结构错误

土耳其语属于黏着语，因此相较于表面形式，结构层面的准确性至关重要。本数据集旨在通过丰富的问句多样性，为模型注入结构层面的认知能力。

📊 数据结构
每行均为独立的JSON对象（JSONL格式）。
示例：
{
"问题": "dulda一词有几个音节？",
"答案": "共2个音节。",
"目标词汇": "dulda",
"词根": "dulda",
"主要词性": "名词（Noun）",
"音节划分": ["dul", "da"],
"音节数量": 2,
"数据来源": "zurriyet_v6.0_dna"
}

🧠 数据生成方法
基于土耳其语言协会（Türk Dil Kurumu，TDK）的98108个基础词汇，生成超300万条数据；
采用形态学DNA底层框架生成多样化问句；
实现同一信息的多语言形式表达；
程序化校验；
结构一致性校验。

通过该方法，模型可：
- 摆脱对特定问句形式的依赖，学会生成正确答案
- 隐性内化形态学特征
- 通过结构化重复训练提升输出可靠性

📦 格式细节
文件类型：.jsonl
编码：UTF-8
每行均为独立JSON对象
行与行之间无需逗号分隔
适配大规模数据的流式读取

🚀 应用场景
指令微调（instruction fine-tuning）
有监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）
基于人类反馈的强化学习（RLHF）前的基础训练
土耳其语问答系统
形态学感知型大语言模型开发
学术自然语言处理（NLP）研究

🔬 技术特性
高多样性问句结构
基于形态学感知的内容设计
音节信息集成
基于词性（POS）的标注
支持元数据的样本记录

🌍 愿景：
语言的核心绝非仅生成词汇，而是产出结构层面的准确性。
本数据集旨在通过保留土耳其语的形态学本质，为人工智能系统注入结构认知能力。
我们的目标是开发出不仅将土耳其语视为单纯数据，更能将其作为一套规则化且充满生命力的系统进行表征的模型。

---

语言：土耳其语（tr）
许可证：CC BY 4.0
任务类别：问答（question-answering）、文本生成（text-generation）、文本分类（text-classification）
展示名称：300万丰富问答对——土耳其语形态学问答数据集
数据规模：1,000,000 < 样本量 < 10,000,000