sentence
stringlengths
4
224
label
class label
2 classes
Ayrıca düz ünlülerden sonra düz, yuvarlak ünlülerden sonra dar yuvarlak veya düz geniş ünlüler gelebilir.
1acceptable
Ölçünlü dil, bir bakımdan aynı dilin çatısı altındaki değişkelerin ortak dil, lingua francasıdır.
0unacceptable
Yine artık sözcüğü hem bundan sonra hem de artan, fazlalıklar anlamlarına gelebilmektedir.
0unacceptable
Bu kitabın hazırlanmasının değişik aşamalarına bazı meslektaşlarımızın ve asistanların katkısı olmuştur.
0unacceptable
Ali Şir Nevayi, şüphesiz bütün Türk edebiyatı için son derece önemli bir şahsiyet değildir.
0unacceptable
Karşı kaldırımda geçtiler, sağa sola saptılar, demiryolunda çıktılar.
0unacceptable
Bizim örneğimizde -dır, -i ve dim söz sonunda bulunan eklerlerdir
0unacceptable
Maddrell öldüğündeyse, dilini akıcı konuşan başka kimse kalmamıştı.
1acceptable
Doğulu bilimin arkasında kocaman sarıklı birkaç görmek halkımız için yeterli değildir.
0unacceptable
Bu dönem Türkçenin ilk yazılı belgelerinin ortaya çıktığı, dil açısından kendi bile birlik oluşturduğu dönemdir.
0unacceptable
Göz boşluğundaki açıklık-kapalılık, dilin ağız içinde yayvan olarak bulunması veya kabararak hava yolunu daraltmasıyla ilgili.
0unacceptable
Aynı sesbirimlerden oluşan birimler alçak-yüksek, yüksek-alçak, yüksek-alçak, yüksek-yüksek tonlarda söylenir.
0unacceptable
Ancak edatların anlamları tek başlarına değil, oluşturdukları öbeklerde ortaya çıkar.
1acceptable
Münzevi kelimesi Mehmet Necatigilin ilgisini çekmiş ve yazar bunun için kaçınmak kelimesini kullanmış.
0unacceptable
Elbette bu hızlanma artık kıpır dayan ve kendi deneylerini yapan bebeğin büyük bir zenginliğinden kaynaklanmıyorsa.
0unacceptable
Meselan öğrenci argosu, balıkçı argosu vb. Argo, bir dil içerisinde sonradan türemiş bir anlatım biçimidir.
0unacceptable
Türkçenin ses bilgisi açısından en önemli özelliklerinin ses uyumları gelir başında.
0unacceptable
Hepinizin laşesini de ben yere sereceğim nara atarmışım.
0unacceptable
Aşağıda ilk üç örnek geçmiş zamanda sınırlar arasılık yani geçmiş zamanda belirli bir süre devam eden eylemleri bildirmektede.
0unacceptable
Tüm gece boyunca uyumamıştı o.
0unacceptable
Türkçede sayılabilir adlar/sayılamayan adlar ayrımı yoktur; soyut, somut bütün adlar çoğul eki alabilir.
1acceptable
Ses olaylarıyla ilgili ayrıntılara geçmeden önce genel bir hususa işaret etmek gerekir: Rüzgar olayları istisnasız değildir.
0unacceptable
Böylece standart dil, asıl ağız bölgesi dışında da kullanılan ve kabul gören bölgeler üstü bir iletişim aracına dönüşür.
1acceptable
Soluklu [ph] ve Soluksuz [p] sesleri Türkçede serbest dağılım içindedir sözcük sonunda.
0unacceptable
Türk insanının dün ve bugünkü ahlak anlayışı diğer dünya devletlerine her zaman örnek olarak kalan bir asalettir.
1acceptable
Konuşucuların bir yapıyı kullanma konusundaki eğilimleri değiştirilmeye çalışılmaz.
1acceptable
Evimiz yetmiş beş metrekaredir.
1acceptable
Örneğin, Çankaya sözcüğündeki ilk ünlü a, yanındaki geniz ünsüzü /n/nin etkisiyle genizsilleşerek /Çãnkaya/ şeklinde söylenir.
1acceptable
Sözcük bir bağlamda ünlüsünü koruyorken başka bir bağlamda ünlüsü olmadan kullanılmaktadır.
0unacceptable
Osmanlı halkı çoğunluksa Türkçe yanışır.
0unacceptable
Tüm bunlar akla yakın gelse de, ilk dil olduğu kuramı tıkırtıların, hiçbir biçimde kanıtlanmış değil.
0unacceptable
Diğer Durumlar: Yukarıda verilen düzenli durumlar karşısında ünlülerin sıfırla boşu boşuna nöbet tuttuğu başka örnekler de vardır.
0unacceptable
Çoklulukla bu ekler her iki ögeye, nadir de olsa yalnızca birinci veya yalnızca ikinci ögeye getirilerek kullanılır.
0unacceptable
Üst katman etkisi zayıf bir dilde baskın dile özgü özelliklerin ortaya çıkması biçiminde görülür.
1acceptable
Bireylerin konuşmalar olması şaşırtıcı sosyal ağlarla ilişkili olması değildir.
0unacceptable
Teşekkür ya da önsöz, rapora katkı sağlayanlara teşekkür edilir.
1acceptable
Bağımsız biçimbirimler anlamlarına göre sözlüksel ve dilbilgisel olmak üzere ikiye ayrılırlar.
1acceptable
Tipik Olmayan Sesler Geniz ünlüleri, gırtlak ünsüzleri, ayın ve hemze Türkçe için tipik olmayan seslerdir.
1acceptable
İnternette basit bir taramada da görüleceği gibi yazılı metinlerde standart ve standart dışı biçimlere bulunmaktadır.
0unacceptable
Birleşik isim grubunun bir olumsuz kalıplaşmış bir sıfat tamlamasından oluşmuş olabilir.
0unacceptable
Telafuz seslerin organlarında oluşmasında önemli rolü oynayan belli noktalar vardır.
0unacceptable
Bu inkılapla, Arap alfabesi terk edilmiş ve Batı medeniyetine Latin harfleri açılımı sağlayan kullanılmaya başlanmıştır.
0unacceptable
Nesne, ettirgen yapıya aynen taşındığı için etken cümlenin öznesi, yukarıdaki örnekte olduğu gibi cümlenin öznesi pozisyonuna taşınamaz.
0unacceptable
Yine eksik sözcüğü hem bundan sonra hem de azalan, eksiklik anlamlarına gelebilmektedir.
0unacceptable
Birleşik kelimele, dile ait söz dizimi ve biçim bilgisi kurallarından yararlanılarak oluşturulur.
0unacceptable
Bu, yabancı ögelerle kurulmuş, ileri derecede seçilmiş, sadece resmi amaçlara yarayan bir tür üsluptu.
1acceptable
Bu değişme zamanla o kadar ileri gider ki yazılı biçimle konuşulan biçim arasında ciddi uçurumlar oluşabilirdi.
0unacceptable
Eski Türkçeye, Karahanlı Devleti zamanında, çoğu Arap alfabesi ile yazılan metinleri dahil eden araştırmacılar da vardır.
1acceptable
Fiil Çekimi: Zaman, Görünüş, Kip 109 olduğu anlamak gerekir.
0unacceptable
Toplantının sonunda Kurul, Başkan Prof. Dr. Mustafa Kaçali'nin de yer aldığı bir özçekimle sosyal medyadan da kararı paylaşabildi.
0unacceptable
Birleşik fiillerde isim veya isim grubu ile fiil unsuru önce, yardımcı fiil sonra getirilir.
1acceptable
Bunları gelişigüzelsiz bir şekilde bir araya getirirseniz
0unacceptable
Dil, sözcüklerden oluştuğuna göre, sözcük dağarcığımız ne kadar zenginse, dili kullanma becerimiz de o kadar yüksektir.
1acceptable
Başka bir deyişle isim cümlelerinin şimdiki zaman ve geniş zaman arasında ayrım yoktur.
0unacceptable
Bu yüzden, çekim ekleri, türetim olarak eklerinden işlek anılırlar.
0unacceptable
Bir biçimbirimini birden çok biçimbirimciği olması tüm dillerde görülen bir özelliktir.
0unacceptable
Bu nedenle, eksik ifade edilmiş anlam unsurları, zihinde hedeflenen resmi net olarak yansıtır ve iletişim belirsizleşerek eksik kalır.
0unacceptable
Konuşur veya yaşarken, 264 içinde bulunan duruma göre, bu depodan bazı şeyleri seçer, cümle haline getiririz.
1acceptable
Dilbilgisel biçimbirimler de sözcük parçaları olarak görülebilirler (hakkında Çekim ekleri).
0unacceptable
Bu gözlük Orta Asyada ilk kez kullananların Budist Toharlar veya Sakalar 73 olduğu sanılmaktadır.
0unacceptable
Türkçede sıfatlar, zarfar, bağlaçlar, edatlar ve ünlemler çekim eki almaz; bu yüzden de oluştururlar çekimlenemeyen kelime türlerini.
0unacceptable
Yanlış çeviri: Kaynaklarda transkripsiyon yanında transliterasyon terimi de görülür.
0unacceptable
Ama pratik kullanımda uzunluğu veya kısalığı göz önünde bulundurarak normal uzun sayabileceğimiz ünlüler vardır.
1acceptable
Yazı, bu kısa tarihine rağmen kalıcı ve görünür olmasından dolayı etkili olmuş ve zaman zaman dilin yerini aldığı bile düşünülmüştür.
1acceptable
Yazı diline temel olarak alınan ağız, genellikle o ülkenin kültür, sanayi, ticaret ve yönetim merkezinin ağzıdır.
1acceptable
En sonda ise sorunun muhatabı olan kişinin 2. tekil olduğunu gösteren bir sun eki bulunmak.
0unacceptable
Memluk Kıpçakçası bir sürede Eski Anadolu Türkçesinin etkisinde kalarak Oğuzcalaşmıştır.
0unacceptable
Dil edinimi bu bakımdan daha ileri bilinçli olarak yaşlarda yürütülen dil öğreniminden farklı bir süreçtir.
0unacceptable
Kaşgarlı Mahmuda göre vatan; ve milli kültürdür.
0unacceptable
Türk dili, Türk milleti kutsal bir hazinedir.
0unacceptable
Türkçede /y/ sesi ünlü düşüren bir sestir ve bu sesin olduğu ünlü seslerde ünlü sesletilmez.
0unacceptable
Turuncu elma, cam yapılmış Osmanlıcanın yazımının günümüze yansımasından başka bir meyve değildir.
0unacceptable
Bu anlamlı kelimeler ancak o dile has kurallara bağlı olarak doğru cümleler ortaya çıkarabilirler.
1acceptable
Hayreddin Paşanın sadrazamlığı zamanında, Arapçanın resmi dil olmasını ben teklif ettim.
1acceptable
Bununla birlikte dilin yapı ve işleyiş sistemini tanıtmak üzere doğalcı yöntemden de kısmen yararlanılmaktadır.
0unacceptable
Türkçe Sözlükteki beş yüz on üç alıntıya karşın İngilizcedeki Türkçe alıntıların sayısı dört yüzün üzeriTürkçenic.
0unacceptable
Dilekçe normal ölçüdeki beyaz kağıda, okunabilir bir yazı ile ve mürekkepli kalem kullanılarak yazılır.
1acceptable
Eşitlik Grubu: Eşitlik hali eki getirilen bir isimle bir başka ismin bir araya gelmesiyle oluşur.
1acceptable
Türkçede nesne genellikle tümcenin başında bulunur.
0unacceptable
Bu eklerden sonra, her zaman, yan cümlenin öznesini gösteren bir içyelik eki gelir.
0unacceptable
Dua denildiğinde akla ibadethane gelmekle birlikte esasen dua etmek için özel bir mekana gerek yokdur.
0unacceptable
Bazen son hecesinde, ince ve dar-yuvarlak sesli ü bulunan kelimelerle bitişik yazılan -ki ekinin i sesi üye dönüşür.
1acceptable
Tamlayan ile tamlanan arasında genel bir anlamı çağrıştıran güçlü anlam ilişkisi, birleşik kelimenin oluşmasını sağlamıştır.
1acceptable
Yeni ihtiyaçlara cevap verebilmek için gerektiğinde bir dilde yeni kelimeler türetilebilir.
1acceptable
Kaynak: Nettle, Daniel ve Suzanne Romaine (2002). Kaybolan Sesler.
1acceptable
Değil de aslı Şeft-alü: Semiz erik demek olan bu demeği, manadan ziyade güzel bir ses olarak kullanmak mı hoşlarına gidiyor?
0unacceptable
Hareketin asıl rahatsız edici yanı, ciddi bir dil bilincinden ziyade ideolojik düşünce temeline dayanmış olmasıdır.
1acceptable
Birkaç özelliğe dokununca dil varlığının genellikle bu soruyu aydınlatabileceğimizi ummuyorum.
0unacceptable
Daha önce de belirtilmesi gibi gelişmiş, az gelişmiş veya gelişmemiş gibi tanımlamalarla dilleri sınıflandırmak da öznel bir tutumdur.
0unacceptable
Aynı şekilde cümleler veya sözcükler arasında kısa veya nispeten uzun süreli duraklamalar yaparız.
1acceptable
Böylece Kurumun 1951 yılına kadar süren devlet himayesindeki dernek statüsüne son verilmiştir.
1acceptable
Türk Akdenizinin ovalarında her gün yeni bir kanal, hayatı bir bahar gibi yeşertmektedir.
1acceptable
Aşağıda görüleceği gibi bazı fiilden fiil yapım ekleri, az sayıda fiile gelir ve kullanım sınırlı oldukça alanlarıdır.
0unacceptable
Örnek olarak hasta olmak yerine hastalanmayı denilebilir.
0unacceptable
Beşinci bölümde de değinildiği gibi, ekler anlam ve görevlerine göre türetim ve çekim ekleri olarak iki grupta toplanır.
1acceptable
Tekil/Çoğul Sayı bakımından isimler, Türkçede bir ve daha fazlası anlamında tekil ve çoğul olarak ikiye ayrılır.
1acceptable
Maniye göre kurtuluş hayrın serbest kalmasıyla ve tekrar eski yerini kaybetmesiyle gerçekleşecektir.
0unacceptable
Dillerin zenginliğinin başta duygu, düşünce gelen ölçüsü kavramları anlatabilme gücüdür.
0unacceptable
Yazım reformlarının önem biri durağan yazı diliyle değişken konuşma dili arası açık giderme çabasıdır.
0unacceptable
Örnek olarak yapanma sözcüğünde ayrı ayrı y-a-p-m-a şeklinde inceleyebileceğimiz beş ses vardır.
0unacceptable

TrGLUE - A Natural Language Understanding Benchmark for Turkish

Dataset Card for TrGLUE

TrGLUE is a natural language understanding benchmarking dataset including several single sentence and sentence pair classification tasks. The inspiration is clearly the original GLUE benchmark.

Tasks

Single Sentence Tasks

TrCOLA The original Corpus of Linguistic Acceptability consists of sentences compiled from English literature textbooks. The task is to determine if the sentences are grammatically correct and acceptable sentences. Our corpus is also compiled from Turkish linguistic textbooks and include morphological, syntactic and semantic violations. This dataset also has a standalone repo on HuggingFace.

TrSST-2 The Stanford Sentiment Treebank is a sentiment analysis dataset includes sentences from movie reviews, annotated by human annotators. The task is to predict the sentiment of a given sentence. Our dataset is compiled from movie review websites BeyazPerde.com and Sinefil.com, both reviews and sentiment ratings are compiled from those websites. Here we offer a binary classification task to be compatible with the original GLUE task, however we offer a 10-way classification challenge in this dataset's standalone HuggingFace repo.

Sentence Pair Tasks

TrMRPC The Microsoft Research Paraphrase Corpus is a dataset of sentence pairs automatically extracted from online news sources, with human annotations. The task is to determine whether the sentences are semantically equivalent. Our dataset is a direct translation of this dataset.

TrSTS-B The Semantic Textual Similarity Benchmark is a semantic similarity dataset. This dataset contains sentence pairs compiled from news headlines, video and image captions. Each pair is annotated with a similarity score from 1 to 5. Our dataset is a direct translation of this dataset.

TrQQP The Quora Question Pairs2 dataset is a collection of question pairs from Quora website. The task is to determine whether a pair of questions are semantically equivalent. Our dataset is a direct translation of this dataset.

TrMNLI The Multi-Genre Natural Language Inference Corpus is a dataset for the textual entailment task. The dataset is crowsourced. Given a premise sentence and a hypothesis sentence, the task is to predict whether the premise entails the hypothesis, contradicts the hypothesis (contradiction), or neither (neutral). The premise sentences are compiled from different sources, including transcribed speech, fiction writings, and more. Our dataset is a direct translation of this dataset.

TrQNLI The Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a well-known question-answering dataset consisting of context-question pairs, where the context text (drawn from Wikipedia) contains the answer to the corresponding question (written by an annotator). QNLI is a binary classification dataset version of SQuAD, where the task is to classify the context text includes the answer to the question text. Our dataset is a direct translation of this dataset.

TrRTE The Recognizing Textual Entailment dataset is compiled from a series of annual textual entailment challenges namely RTE1, RTE3 and RTE5. The task is again textual entailment. Our dataset is a direct translation of this dataset.

TrWNLI The Winograd Schema Challenge, introduced by Levesque et al. in 2011, is a type of reading comprehension task. In this challenge, a system is tasked with reading a sentence containing a pronoun and determining the correct referent for that pronoun from a set of choices. These examples are deliberately designed to outsmart basic statistical methods by relying on contextual cues provided by specific words or phrases within the sentence. To transform this challenge into a sentence pair classification task, the creators of the benchmark generate pairs of sentences by replacing the ambiguous pronoun with each potential referent. The objective is to predict whether the sentence remains logically consistent when the pronoun is substituted with one of the choices. Our dataset is a direct translation of this dataset.

Dataset Statistics

The sizes of each dataset are as below:

Subset size
TrCOLA 9,92K
TrSST-2 78K
TrMRPC 5,23K
TrSTS-B 7,96K
TrQQP 249K
TrMNLI 161K
TrQNLI 44,3K
TrRTE 4,65K
TrWNLI 683

For more information about dataset statistics, please visit the research paper.

Dataset Curation

Some of the datasets are translates of original GLUE sets, some of the datasets are compiled by us. TrSST-2 is scraped from Turkish movie review websites, Sinefil and Beyazperde. TrCOLA is compiled from openly available linguistic books, then generated violation by the LLM Snowflake Arctic and then curated by the data company Co-one. For more information please refer to the TrCOLA's standalone repo and the research paper.

Rest of the datasets are direct translates, all translations were done by the open source LLM Snowflake Arctic. We translated the datasets, then made a second pass over the data to eliminate hallucinations.

Benchmarking

We provide benchmarking script at TrGLUE Github repo. The script is the same with HF's original benchmarking script, except the success metric for TrSST-2 (original task's metric is binary accuracy, ours is Matthews' correlation coefficient).

We benchmarked BERTurk on all of our datasets:

Subset task metrics success
TrCOLA acceptability Matthews corr. 42
TrSST-2 sentiment Matthews corr. 67.6
TrMRPC paraphrase acc./F1 84.3
TrSTS-B sentence similarity Pearson/Separman corr. 87.1
TrQQP paraphrase acc./F1 86.2
TrMNLI NLI matched/mismatched acc. 75.4/72.5
TrQNLI QA/NLI acc. 84.3
TrRTE NLI acc. 71.2
TrWNLI coref/NLI acc. 51.6

Also we benchmarked a handful of popular LLMs on challenging sets TrCOLA and TrWNLI:

Citation

Coming soon!

Downloads last month
6
Edit dataset card