Aykanugur157/tr-wiki-qa

Türkçe Wiki QA v3 · Turkish Wikipedia Question Answering

Türkçe Vikipedi'den çıkarılmış 75.391 soru-cevap çifti. Her cevap, sorunun üretildiği metinde birebir geçer ve her kayıt, Vikipedi'deki madde sürümüne bağlanır. Soruları ve cevapları dil modelleri üretti, başka modeller denetledi. İnsan doğrulaması yoktur.

In English: a Turkish question answering dataset of 75,391 short-answer pairs, each grounded in a passage of Turkish Wikipedia (2026-09-01 dump), for fine-tuning and RAG evaluation of Turkish models. Every answer appears verbatim in its context, every record links to a pinned Wikipedia revision in audit/, and train/validation/test are split by article. Questions and answers were generated by LLMs and screened automatically; there is no human validation. License: CC BY-SA 4.0.

Her kayıt için kaynak adresi, kanıt cümlesi ve cevabın karakter konumu audit/ klasöründedir. Eğitim, doğrulama ve test bölümleri madde bazında ayrıktır: hiçbir madde iki bölümde birden yer almaz. Üretilen 100.181 adayın yaklaşık dörtte biri (24.782) denetimde elendi ve bu depoda yoktur. Türkçe Vikipedi için başka soru-cevap veri setleri de var; bunun tek iddiası, kayıtların kaynağına kadar izlenebilmesidir.

Ne için kullanılır

• Kısa cevaplı Türkçe soru-cevap modellerinin ince ayarı ve ön değerlendirmesi.
• RAG hatlarında bağlam, soru ve beklenen cevap üçlüsüyle değerlendirme. Bağlamlar tüm makale değil, kısa parçalardır.
• Türkçe okuduğunu anlama çalışmaları, ders ve prototip projeleri.

Kritik uygulamalarda kendi örneklem kontrolünüzü yapmanızı öneririz: etiketler ve cevaplar otomatik üretilmiştir, insan tarafından doğrulanmamıştır.

English summary

75,391 short question–answer pairs in Turkish, each grounded in a passage of Turkish Wikipedia (2026-09-01 dump). Questions and answers were generated by LLMs (Gemma 4 12B and Qwen 3.8 27B), then screened by automatic checks and a second, blind LLM review in thinking mode (mostly Gemma 4 12B; for 30% of the rows the reviewer is the same model that generated the pair). Every answer is an exact substring of its context. There is no human validation and no external fact-checking; see Kalite ve sınırlamalar. Licensed CC BY-SA 4.0 because the contexts are Wikipedia text.

Özet

Örnek sayısı	75.391 (train 67.661, validation 3.899, test 3.831)
Dil	Türkçe
Kaynak	Türkçe Wikipedia, trwiki-20260901-pages-articles.xml.bz2
Bölümleme	Makale (page_id) bazında sabit; aynı makale tek bir split'te
Makale sayısı	24.859
Cevap uzunluğu	cevap medyan 12, soru medyan 82, bağlam medyan 945 karakter
Lisans	CC BY-SA 4.0
Doğrulama	Yalnız otomatik (kod kuralları + LLM incelemesi)

Hızlı kullanım

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Aykanugur157/tr-wiki-qa")
print(ds["train"][0])

# Örnek: ince ayar / RAG değerlendirmesi için istem
def to_prompt(ex):
    return f"Bağlam:\n{ex['context']}\n\nSoru: {ex['question']}\nCevap:"

print(to_prompt(ds["validation"][0]), "->", ds["validation"][0]["answer"])

Hazır defter: examples/quickstart.ipynb: yükleme, inceleme, istem hazırlama, Türkçe'ye uygun EM/F1 metriği ve bir kaydın kaynağına ulaşma.

Örnek kayıt:

{
  "id": "0fe7aeeee5eb7596269b1c3cf73f8ce2730b6f62c82e1873d591c01fb8a7aeee",
  "question": "İran'da Nişabur şehri hangi eyalette yer almaktadır?",
  "answer": "Razavi Horasan Eyaleti",
  "type": "factual",
  "level": "easy",
  "context": "Makale: Nişabur\nBölüm: Giriş\n\nNişabur (Farsça: نیشابور), İran'ın Razavi Horasan Eyaleti'nde şehir. Meşhed yakınlarında, Binalud Dağı'nın güney eteklerinde verimli ve düz bir araziye yayılan şehir tarım ve ticaret yoluyla İran ekonomisine büyük katkı sağlar. Yakınlarda, en az iki bin yıldır dünyaya en iyi ve en yüksek kalitedeki turkuazı sağlayan turkuaz madenleri bulunmaktadır."
}

Dosyalar ve alanlar

data/{train,validation,test}.parquet     # altı alanlı eğitim verisi (varsayılan config)
audit/{train,validation,test}.jsonl      # her örnek için kaynak, kanıt, model ve kontrol kaydı
exclusions.json                          # gizlilik nedeniyle çıkarılan kayıtların kimlikleri
assets/                                  # kart görselleri (kapak, temel model grafikleri)
examples/quickstart.ipynb                # yükleme, inceleme, istem, EM/F1 ve audit örnekleri
PRIVACY-NOTICE.md                        # aydınlatma metni (KVKK m.10) ve kişisel veri başvuru usulü
DISCLAIMER.md                            # sorumluluk reddi ve kaldırma (bildir ve kaldır) prosedürü
ATTRIBUTION.md                           # Wikipedia atfı ve yapılan değişiklikler
release.json                             # sürüm, politika ve model kimlikleri
SHA256SUMS                               # dosya sağlama toplamları
LICENSE                                  # CC BY-SA 4.0 yasal metni

data/*.parquet alanları (hepsi string):

Alan	Açıklama
id	Kayıt kimliği (SHA-256 biçiminde). Model üretmez.
question	Bağlamdan anlaşılan, kendi başına anlamlı soru
answer	Kısa cevap; context içinde birebir geçer
type	factual, definition, causal veya comparison (model tahmini)
level	easy, medium veya hard: cevabın bağlamdan çıkarılmasının tahmini güçlüğü (model tahmini)
context	Sorunun üretildiği Wikipedia parçası. Makale: ve Bölüm: başlık satırlarıyla başlar.

audit/ dosyalarının alanları (açmak için tıklayın)

audit/<split>.jsonl dosyaları data/<split>.parquet ile aynı sıradadır; training_line (1'den başlar) eğitim dosyasındaki satırı gösterir. Başlıca alanlar: source_url (sabit revizyon), history_url (yazar geçmişi), revision_id, revision_time, page_id, title, section, evidence, evidence_start, answer_start, answer_aliases, generator_model, review_mode, quality_status, labels_human_validated, externally_verified, source_license, source_sha256 ve son kontrolü anlatan postcheck nesnesi (inceleyen model, model digest'i, karar, politika kimlikleri). postcheck.worker ve postcheck.wall_seconds yalnız üretim hattının işletme bilgisidir.

Nasıl üretildi

1. Kaynak. Türkçe Wikipedia'nın 2026-09-01 dump'ı temizlenip bölüm/parça düzeyinde bağlamlara ayrıldı. Görseller ve dosya lisansları kullanılmadı.

2. Üretim. Bir bağlamdan en fazla iki soru-cevap üretildi:

   • Gemma 4 12B (gemma4:12b-it-q4_K_M): 20.806 kayıt. Aday, cevabı görmeyen bağımsız Qwen 3.5 9B incelemesinden geçti (review_mode=independent_qwen35_thinking).
   • Qwen 3.8 27B (qwen3.8:27b): 54.593 kayıt. Bu gruba ayrı bir model incelemesi yapılmadı; yalnız kod kontrolleri uygulandı (review_mode=single_model_qwen27b, quality_status=single_model_not_independently_verified).

3. Kod kontrolleri. Cevap ve kanıt, kaynak metnin birebir alt dizgesi olmalı; biçim ve uzunluk sınırları, tarihsiz nüfus soruları, tekrar eden sorular, aynı veya çok benzer bağlamlar (tam eşleşme ve SimHash) ve belirli kapsam hataları elenir.

4. Son kontrol (postcheck). İlk aşamayı geçen 100.181 adayın her biri, düşünme (thinking) modunda çalışan tek bir modelle yeniden incelendi: inceleyici soruyu bağlamdan cevaplar ve üreticinin cevabıyla kör karşılaştırma yapılır. Karar yalnız keep veya drop olur; belirsiz ya da yarım kalan model çıktıları elenir. İnceleyen model her kayıtta postcheck.model alanındadır. 75.399 kayıt (%75,3) kabul edildi, 24.782 kayıt elendi ve bu veri setine alınmadı.

   Yayımlanan kayıtların inceleyicisi: Gemma 4 12B 70.640, Qwen 3.8 27B 4.226, Qwen 3.5 9B 525.

5. Bütünlük denetimi. Yayımlanmadan önce tüm satırlar için sağlama toplamları, Parquet/JSONL/audit eşleşmesi, alan sırası, kanıt konumları ve karar kuralları yeniden doğrulandı (çıkarma öncesi 75.399 satır, hata yok).

6. Gizlilik filtresi. Yayın öncesinde sorusunda, cevabında veya bağlamında e-posta ya da posta kutusu (P.O. Box) adresi geçen 8 kayıt çıkarıldı (exclusions.json). Yayımlanan sayı 75.391'dir; training_line değerleri buna göre yeniden numaralandı.

Elenen kayıtların başlıca nedenleri: cevap uyuşmazlığı 15.236, eksik veya yanlış model çıktısı 2.425, cevap/kanıt uzunluğu 2.513, cevabın kanıtta bulunmaması 2.287, kelimenin bir kısmını cevap yapma 1.484; kalanı daha küçük kural gruplarıdır. Elenen kayıtlar bu depoda yoktur.

Dağılım

	Sayı
type = factual	74.610
type = causal / definition / comparison	424 / 334 / 23
level = easy	75.329
level = medium / hard	58 / 4
Üretici: Qwen 3.8 27B / Gemma 4 12B	54.589 / 20.802

type ve level etiketleri fiilen tek sınıflıdır: veri neredeyse tamamen olgusal ve kolay sorulardan oluşur. Zorluk veya tür dengesi gereken çalışmalar için uygun değildir.

Bu veriyle eğitilen temel model (eğitim denemesi)

Verinin gerçekten bir model eğitmeye yaradığını görmek için dbmdz/bert-base-turkish-cased (Türkçe BERT) bu verinin train bölümüyle kısa cevaplı soru-cevap için ince ayarlandı ve iki yerde ölçüldü: bu veri setinin validation / test bölümleri ve eğitimde hiç kullanılmayan, insan çevirisi XQuAD-tr. Model: Aykanugur157/bert-base-turkish-tr-wiki-qa (CC BY-SA 4.0). Eğitim bir Colab T4'te yaklaşık 62 dakika sürdü.

Veri	Örnek	EM	F1	Referans EM	Referans F1
tr-wiki-qa validation	3.899	91,36	95,28	–	–
tr-wiki-qa test	3.831	91,73	95,09	76,30	87,29
XQuAD-tr (insan çevirisi)	1.190	43,11	62,31	45,38	65,85

Referans: TQuAD ile eğitilmiş savasy/bert-base-turkish-squad, aynı ölçüm koduyla. EM ve F1 Türkçe normalizasyonludur (kartın quickstart defteriyle aynı). Tek koşu, tek seed; güven aralığı yok.

• Bu ne gösterir. Bu veriyle bir soru-cevap modelinin eğitilebildiğini ve kendi dağılımında yüksek skor aldığını. Cevaplar bağlamda birebir geçtiği için bu hat neredeyse tam skora izin verir: mükemmel tahminle alınabilecek en yüksek EM 99,97'dir.
• Bu ne göstermez. (1) Etiketlerin doğruluğunu: test bölümü eğitim verisiyle aynı makine üretimi süreçten geldiği için iyimser olabilir ve veride hâlâ insan doğrulaması yoktur. (2) Başka veriye aktarımın güçlü olduğunu: bağımsız XQuAD-tr'de skor belirgin düşüktür ve TQuAD ile eğitilmiş referansın biraz altındadır. Öğrenilenin büyük kısmı bu verinin kısa, olgusal ve kolay soru dağılımına özgü görünüyor (bu bir yorum, ölçüm değil). (3) Bu bir benchmark değildir.

In English: a baseline BERTurk model fine-tuned on this dataset reaches EM 91.73 / F1 95.09 on its own test split, but EM 43.11 / F1 62.31 on the independent, human-translated XQuAD-tr (a TQuAD-trained reference model: 45.38 / 65.85). Single run; the test split comes from the same machine-generated process as the training data; not a benchmark.

Küçük bir LLM ile (Qwen3.5-2B + LoRA)

Aynı veriyle küçük bir dil modeli de denendi: Qwen/Qwen3.5-2B, verinin yalnızca 3.000 rastgele satırıyla (%4,4) LoRA ile ince ayarlandı ve ince ayarsız (zero-shot) hâliyle aynı istem, aynı çözme (greedy) ve aynı metrikle karşılaştırıldı. Adaptör: Aykanugur157/qwen3.5-2b-tr-wiki-qa-lora (CC BY-SA 4.0). Eğitim bir Colab T4'te yaklaşık 46 dakika sürdü.

Veri	Model	EM	F1
tr-wiki-qa test	Qwen3.5-2B, zero-shot	64,68	81,77
tr-wiki-qa test	Qwen3.5-2B + LoRA (3.000 satır)	91,83	95,68
tr-wiki-qa test	BERTurk, tam veriyle (yukarıdaki)	91,73	95,09
XQuAD-tr (insan çevirisi)	Qwen3.5-2B, zero-shot	28,07	53,32
XQuAD-tr (insan çevirisi)	Qwen3.5-2B + LoRA (3.000 satır)	48,49	67,97
XQuAD-tr (insan çevirisi)	BERTurk, tam veriyle (yukarıdaki)	43,11	62,31

• Bu ne gösterir. 3.000 satır bile zero-shot'a göre belirgin bir fark yaratıyor, eğitimde hiç görülmeyen XQuAD-tr'de de (EM 28,07 → 48,49).
• Bu ne göstermez. Farkın büyük kısmı cevap biçiminden geliyor gibi görünüyor: zero-shot model XQuAD-tr'de ortalama 5,53 kelimelik, yalnızca %57,39'i bağlamda aynen geçen cevaplar veriyor; ince ayardan sonra 3,68 kelime ve %96,72. Cevabı içeren tahminlerin oranı ise yalnızca %66,05 → %70,67 oldu (bu bir yorum, ayrıştırılmış bir ölçüm değil). LLM ile BERTurk aynı boyutta değil (metin kısmı yaklaşık 1,88 ve 0,11 milyar parametre), yani fark yalnızca veriye atfedilemez. Zero-shot için tek bir Türkçe istem denendi, başka istemler zero-shot sonucunu yükseltebilir. Tek koşu, tek seed; test bölümü iyimser olabilir ve etiketlerin doğruluğunu ölçmez.

In English: Qwen3.5-2B fine-tuned with LoRA on only 3.000 rows of this dataset goes from EM 64.68 to 91.83 on its test split and from 28.07 to 48.49 on the independent XQuAD-tr (zero-shot vs. fine-tuned, same prompt and metric). Much of the gain appears to be answer format (short, verbatim spans); the models differ in size from BERTurk; single run; not a benchmark.

Kalite ve sınırlamalar

• Otomatik doğrulama. Veriyi insan etiketlemedi ve dış kaynakla olgu doğrulaması yapılmadı (labels_human_validated=false, externally_verified=false). Wikipedia metni doğru kabul edilir; yalnız soru-cevabın kaynakla uyumu denetlenir. Kaynaktaki hatalar, modelin yanlış anlaması ve ince anlam hataları kalmış olabilir. Hata oranı bağımsız bir insan örneklemiyle ölçülmedi.
• Denetim düzeyi gruplar arasında farklıdır. Qwen 3.8 27B kayıtlarının (%72,4) ilk aşamada ayrı model incelemesi yoktur; Gemma kayıtlarında vardır. Son kontrolde de inceleyici bazı kayıtlarda üreticiyle aynı modeldir: 22.748 kayıtta (%30,2) generator_model ile postcheck.model aynıdır (19.600 Gemma 4 12B, 3.148 Qwen 3.8 27B); bu kayıtlarda inceleme bağımsız bir ikinci modelin görüşü değildir. Kalan 52.643 kayıtta farklı model inceledi. Karşılaştırma yapacaksanız generator_model, review_mode ve postcheck.model alanlarına bakın.
• Etiket dengesizliği. type ve level model tahminidir ve neredeyse tek değer alır (yukarıdaki tablo).
• Bu bir benchmark değildir. test bölümü insanla doğrulanmadı; aynı süreçle üretilmiş makale-ayrık bir ayrımdır. Yakın tekrar tespiti yaklaşıktır (tam eşleşme + SimHash).
• Bağlam metni. Parçalar vikimetinden çıkarılmış düz metindir; tablo, liste ve biçimlendirme kaybolmuş veya sadeleşmiş olabilir. Parçalar en çok yaklaşık 2.000 karakterdir.
• Zaman. İçerik Eylül 2026 dump'ının anlık görüntüsüdür; değişken bilgiler (nüfus, görev, rekor vb.) sonradan değişmiş olabilir.
• Kapsam ve önyargı. Türkçe Wikipedia'nın konu dağılımını ve eksiklerini taşır. Kamuya açık Wikipedia metninde gerçek kişiler hakkında bilgi bulunabilir; e-posta ve posta kutusu adresi içeren kayıtlar çıkarıldı, ancak başka kişisel bilgiler kalmış olabilir. Düzeltme veya kaldırma talepleri için deponun Community sekmesini kullanın.

Uygun kullanım: Türkçe kısa cevaplı / çıkarımsal soru-cevap modellerini ince ayar ve ön değerlendirme, otomatik veri üretim hatlarını inceleme. Uygun değil: tıbbi, hukuki veya benzeri kararlarda doğruluk kaynağı olarak kullanmak; insan doğrulamalı bir benchmark gibi sunmak.

Lisans ve atıf

• Veri lisansı: CC BY-SA 4.0 (tam metin LICENSE dosyasında). Bağlamlar Türkçe Wikipedia ve katkıda bulunan yazarlarına aittir; soru ve cevaplar bu metinlere dayandığı için veri setinin tamamı aynı lisansla sunulur. Türetilmiş çalışmalarda atıf yapmak ve aynı koşullarla (BY-SA) paylaşmak gerekir. Maddeye özgü ek bildirimler olabilir.
• Atıf. Kaynak: Türkçe Wikipedia ve katkıda bulunan yazarlar, https://tr.wikipedia.org/. Her örneğin sabit revizyon bağlantısı (source_url) ve yazar geçmişi (history_url) audit/ dosyalarındadır. Ayrıntı ve yapılan değişikliklerin listesi ATTRIBUTION.md içindedir. Lütfen bu klasörü veriyle birlikte saklayın.
• Yapılan değişiklikler. Metin vikimetinden ayıklandı, temizlendi ve parçalara bölündü; sorular ve cevaplar LLM'lerle üretildi; örnekler otomatik olarak seçildi ve elendi.
• Wikipedia lisansı. Türkçe Wikipedia metni CC BY-SA ve GNU FDL ile ikili lisanslıdır; bu veri setinde CC BY-SA seçeneği kullanılır (Wikimedia, uyarlamaların CC BY-SA 4.0 veya sonrası ile lisanslanmasını ister). Dump bazı metinleri yalnız ek koşullarla veya adil kullanım (fair use) kapsamında kısa alıntı olarak barındırabilir ve bu konuda garanti vermez; böyle bir içerik size ayrı koşullar getirebilir. Hak sahibi bir parçanın kaldırılmasını isterse deponun Community sekmesinden bildirebilir; audit/ içindeki page_id ve revision_id ile ilgili kayıtlar bulunup çıkarılır.
• Model çıktıları. Sorular, cevaplar ve incelemeler Gemma 4 12B, Qwen 3.8 27B ve Qwen 3.5 9B ile üretildi. Üçü de Apache 2.0 lisanslı açık ağırlıklı modellerdir (ayrıntı ve kaynaklar ATTRIBUTION.md içinde). Apache 2.0 model çıktılarının kullanımına veya bu çıktılarla başka bir model eğitmeye kısıt getirmez; bu depoda model ağırlığı dağıtılmaz. Model adları sahiplerinin markalarıdır, yalnız kaynağı belirtmek için kullanılmıştır ve veri setinin onaylandığı anlamına gelmez. Makine üretimi soru ve cevaplarda telif hakkı doğup doğmadığı yargı bölgesine göre değişir; doğuyorsa bu kısımlar da CC BY-SA 4.0 kapsamındadır.
• Üretim hattının kodu bu depoda yoktur; kod lisansı veri lisansından ayrıdır.
• Bu bölüm hukuki tavsiye değildir.

Aydınlatma, sorumluluk reddi ve kaldırma

• Aydınlatma metni: PRIVACY-NOTICE.md. Veri seti gerçek kişilere ilişkin kamuya açık Wikipedia bilgisi içerebilir; ilgili kişilerin başvuru yolu orada anlatılır.
• Sorumluluk reddi: DISCLAIMER.md. Veri "olduğu gibi" sunulur; otomatik üretilmiştir, insan doğrulaması yoktur; kullanımdan kullanıcı sorumludur. Bu metin CC BY-SA 4.0'ın izin verdiği hiçbir kullanımı kısıtlamaz.
• Kaldırma: Telif veya kişisel veri nedeniyle bir kaydın kaldırılmasını isteyenler DISCLAIMER.md içindeki prosedürü izleyebilir (Community sekmesi veya e-posta).

Alıntı

BibTeX (açmak için tıklayın)

@dataset{tr_wiki_qa_v3,
  title  = {T\"urk\c{c}e Wiki QA v3},
  author = {Uğur, Aykan},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/datasets/Aykanugur157/tr-wiki-qa}
}