Dataset Preview Go to dataset viewer
idx (int32)premise (string)hypothesis (string)label (class label)
0
"Attaki bir kişi, bozuk bir uçağın üzerinden atlar."
"Bir kişi atını yarışma için eğitiyor."
1 (neutral)
1
"Attaki bir kişi, bozuk bir uçağın üzerinden atlar."
"Bir kişi bir lokantada omlet sipariş ediyor."
2 (contradiction)
2
"Attaki bir kişi, bozuk bir uçağın üzerinden atlar."
"Bir kişi açık havada, at üzerinde."
0 (entailment)
3
"Fotoğraf makinesinde gülümseyen ve sallayan çocuklar"
"Ailelerine gülümsüyorlar."
1 (neutral)
4
"Fotoğraf makinesinde gülümseyen ve sallayan çocuklar"
"Burada çocuklar var."
0 (entailment)
5
"Fotoğraf makinesinde gülümseyen ve sallayan çocuklar"
"Çocuklar kaşlarını çatıyor."
2 (contradiction)
6
"Bir çocuk kırmızı bir köprünün ortasında kaykay üzerinde atlıyor."
"Çocuk kaldırımda kayıyor."
2 (contradiction)
7
"Bir çocuk kırmızı bir köprünün ortasında kaykay üzerinde atlıyor."
"Çocuk kaykay numarası yapıyor."
0 (entailment)
8
"Bir çocuk kırmızı bir köprünün ortasında kaykay üzerinde atlıyor."
"Çocuk güvenlik ekipmanı giyiyor."
1 (neutral)
9
"Parlak renkli gömlek çalışanları arka planda gülümseme iken yaşlı bir adam bir kahve dükkanında küçük bir masada onun portakal suyu ile oturur."
"Yaşlı bir adam, kızının işten çıkmasını bekçiyken suyunu içer."
1 (neutral)
10
"Parlak renkli gömlek çalışanları arka planda gülümseme iken yaşlı bir adam bir kahve dükkanında küçük bir masada onun portakal suyu ile oturur."
"Bir çocuk hamburger çeviriyor."
2 (contradiction)
11
"Parlak renkli gömlek çalışanları arka planda gülümseme iken yaşlı bir adam bir kahve dükkanında küçük bir masada onun portakal suyu ile oturur."
"Yaşlı bir adam küçük bir dükkanda oturur."
1 (neutral)
12
"İki sarışın kadın birbirlerine sarılıyorlar."
"Bazı kadınlar tatilde sarılıyor."
1 (neutral)
13
"İki sarışın kadın birbirlerine sarılıyorlar."
"Kadınlar uyuyor."
2 (contradiction)
14
"İki sarışın kadın birbirlerine sarılıyorlar."
"Sevgi gösteren kadınlar var."
0 (entailment)
15
"Bir restoran ortamında birkaç kişi, bunlardan biri portakal suyu içiyor."
"İnsanlar omlet yiyor."
1 (neutral)
16
"Bir restoran ortamında birkaç kişi, bunlardan biri portakal suyu içiyor."
"İnsanlar okulda masa başında oturuyorlar."
2 (contradiction)
17
"Bir restoran ortamında birkaç kişi, bunlardan biri portakal suyu içiyor."
"Lokanta bir restoranda."
0 (entailment)
18
"Yaşlı bir adam bir restoranda portakal suyu içiyor."
"Bir adam meyve suyu içiyor."
0 (entailment)
19
"Yaşlı bir adam bir restoranda portakal suyu içiyor."
"İki kadın bir restoranda şarap içiyor."
2 (contradiction)
20
"Yaşlı bir adam bir restoranda portakal suyu içiyor."
"Restorandaki bir adam yemeğinin gelmesini bekliyor."
1 (neutral)
21
"Sarı saçlı ve halka açık bir su çeşmesinin içinden içen kahverengi gömlekli bir adam."
"Sarışın bir adam parktaki bir çeşmeden su içiyor."
1 (neutral)
22
"Sarı saçlı ve halka açık bir su çeşmesinin içinden içen kahverengi gömlekli bir adam."
"Kahverengi bir gömlek giyen sarışın bir adam parkta bir bankta bir kitap okuyor"
2 (contradiction)
23
"Sarı saçlı ve halka açık bir su çeşmesinin içinden içen kahverengi gömlekli bir adam."
"Sarışın bir adam çeşmeden su içiyor."
0 (entailment)
24
"Öğle yemeğine sarılıp veda eden iki kadın."
"Dostlar tam bir yemek masasında birbirlerine kaşlarını kaşlarını atıyorlar."
2 (contradiction)
25
"Öğle yemeğine sarılıp veda eden iki kadın."
"Bu resimde iki kadın var."
0 (entailment)
26
"Öğle yemeğine sarılıp veda eden iki kadın."
"Dostlar 20 yıldır ilk kez tanıştılar ve arayı kapatarak harika vakit geçirdiler."
1 (neutral)
27
"İki kadın, yiyecek taşıyıcı konteynerleri tutuyor, sarılıyorlar."
"İki kız kardeş kalabalık lokantanın karşısında birbirlerini gördü ve bir kucaklama paylaştı, ikisi de köpek çantaları tutarak."
1 (neutral)
28
"İki kadın, yiyecek taşıyıcı konteynerleri tutuyor, sarılıyorlar."
"Rakip çete üyesi iki grup birbirini çıldırttı."
2 (contradiction)
29
"İki kadın, yiyecek taşıyıcı konteynerleri tutuyor, sarılıyorlar."
"İki kadın birbirine sarılır."
0 (entailment)
30
"Küçükler Ligi takımı, öğleden sonra bir oyunda bir üsse kayan bir koşucuyu yakalamaya çalışır."
"Bir takım maçları kazanmaya çalışıyor."
1 (neutral)
31
"Küçükler Ligi takımı, öğleden sonra bir oyunda bir üsse kayan bir koşucuyu yakalamaya çalışır."
"Bir takım koşucunun peşini bırakmaya çalışıyor."
0 (entailment)
32
"Küçükler Ligi takımı, öğleden sonra bir oyunda bir üsse kayan bir koşucuyu yakalamaya çalışır."
"Bir takım Satürn'de beyzbol oynuyor."
2 (contradiction)
33
"Okul, Amerikan kültürünü diğer kültürlerin partilerde nasıl ele alındığını göstermek için özel bir etkinlik düzenler."
"Bir okul bir basketbol maçı ev sahipliği."
2 (contradiction)
34
"Okul, Amerikan kültürünü diğer kültürlerin partilerde nasıl ele alındığını göstermek için özel bir etkinlik düzenler."
"Bir lise bir etkinliğe ev sahipliği yapıyor."
1 (neutral)
35
"Okul, Amerikan kültürünü diğer kültürlerin partilerde nasıl ele alındığını göstermek için özel bir etkinlik düzenler."
"Bir okul bir etkinliğe ev sahipliği yapıyor."
0 (entailment)
36
"Yüksek moda bayanlar şehirdeki bir kalabalığın yanında bir tramvayın önünde bekler."
"Kadınlar giydikleri kıyafetleri umursamıyor."
2 (contradiction)
37
"Yüksek moda bayanlar şehirdeki bir kalabalığın yanında bir tramvayın önünde bekler."
"Kadınlar tramvayın yanında bekliyor."
0 (entailment)
38
"Yüksek moda bayanlar şehirdeki bir kalabalığın yanında bir tramvayın önünde bekler."
"Kadınlar iyi bir moda anlayışına sahip olmaktan zevk alıyor."
1 (neutral)
39
"Bir erkek, kadın ve çocuk sahilde eğleniyor."
"Sahilde yaz tatilinde anne ve babası olan bir çocuk."
1 (neutral)
40
"Bir erkek, kadın ve çocuk sahilde eğleniyor."
"Üç kişilik bir aile sahilde."
0 (entailment)
41
"Bir erkek, kadın ve çocuk sahilde eğleniyor."
"Üç kişilik bir aile alışveriş merkezinde."
2 (contradiction)
42
"İnsanlar trene binmeyi ya da inmeyi bekliyorlar."
"Trende bekleyen insanlar oturuyor."
1 (neutral)
43
"İnsanlar trene binmeyi ya da inmeyi bekliyorlar."
"Trene yeni binen insanlar var."
0 (entailment)
44
"İnsanlar trene binmeyi ya da inmeyi bekliyorlar."
"Trende bekleyen insanlar var."
0 (entailment)
45
"Sahilde küçük bir çocukla oynayan bir çift."
"Bir çift dışarıda küçük bir çocukla oynuyor."
0 (entailment)
46
"Sahilde küçük bir çocukla oynayan bir çift."
"Bir çift sahilde küçük bir çocukla frizbi oynuyor."
1 (neutral)
47
"Sahilde küçük bir çocukla oynayan bir çift."
"Bir çift sahilde kendi başına oynayan küçük bir kızı seyrediyor."
2 (contradiction)
48
"Genç oğullarıyla gelgitte bir çift oynar."
"Aile akşam yemeğine oturuyor."
2 (contradiction)
49
"Genç oğullarıyla gelgitte bir çift oynar."
"Aile dışarıda."
0 (entailment)
50
"Genç oğullarıyla gelgitte bir çift oynar."
"Aile tatilde."
1 (neutral)
51
"Bir erkek ve bir kadın bir pizza ve gyro restoranın önünde caddenin karşısına geçiyorlar."
"İnsanlar kaldırımda duruyorlar."
2 (contradiction)
52
"Bir erkek ve bir kadın bir pizza ve gyro restoranın önünde caddenin karşısına geçiyorlar."
"Birkaç restorana yakın iki kişi caddenin karşısına geçiyor."
0 (entailment)
53
"Bir erkek ve bir kadın bir pizza ve gyro restoranın önünde caddenin karşısına geçiyorlar."
"Çift caddenin karşısına birlikte yürüyorlar."
1 (neutral)
54
"Yeşil ceketli ve başının üzerinde kapüşonlu bir kadın vadiye doğru bakıyor."
"Bu kadın Nake."
2 (contradiction)
55
"Yeşil ceketli ve başının üzerinde kapüşonlu bir kadın vadiye doğru bakıyor."
"Kadın üşümüş."
1 (neutral)
56
"Yeşil ceketli ve başının üzerinde kapüşonlu bir kadın vadiye doğru bakıyor."
"Kadın yeşil giyiyor."
0 (entailment)
57
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Tabela olan adam beyaz."
1 (neutral)
58
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Başkentin dışında protesto ediyorlar."
2 (contradiction)
59
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Beyazlı bir kadın."
0 (entailment)
60
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Bir adam bir restoran için reklam yapıyor."
0 (entailment)
61
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Kadın siyah giyiyor."
2 (contradiction)
62
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Bir erkek ve bir kadın kalabalık bir caddede yürüyorlar."
1 (neutral)
63
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Kadın beyaz giyiyor."
0 (entailment)
64
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"John's Pizza için çalışıyorlar."
1 (neutral)
65
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Olimpik yüzme."
2 (contradiction)
66
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"John's Pizza ve Gyro'da bir adam ve bir soman birlikte yemek yiyorlar."
2 (contradiction)
67
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Bir işaretle yürüyorlar."
0 (entailment)
68
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Kadın bir arkadaşını bekliyor."
1 (neutral)
69
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Adam kollarında John's Pizza ve Gyro için bir işaret varken oturuyor."
2 (contradiction)
70
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Kadın ve erkek dışarıda."
0 (entailment)
71
"Kadın ön planda beyaz ve arka planda John's Pizza ve Gyro için bir işaret ile yürüyen biraz arkasında bir adam."
"Pizza sipariş eden bir kadın."
1 (neutral)
72
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İnsanlar akraba."
1 (neutral)
73
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki yetişkin, onları kovalayan kırmızı gömlekli birinden kaçmak için caddenin karşısına geçiyor."
2 (contradiction)
74
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"Yetişkinler hem erkek hem de dişidir."
0 (entailment)
75
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"Lezzetli bir biftek yemeğinden sonra iki kişi eve yürüyebilir."
1 (neutral)
76
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"Suda yüzen iki yetişkin"
2 (contradiction)
77
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki yetişkin bir caddenin karşısına geçiyor."
0 (entailment)
78
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki kişi bir tünele bisiklete biniyor."
2 (contradiction)
79
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki kişi caddenin karşısındaki restorandan uzaklaşıyor."
0 (entailment)
80
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki yetişkin kırmızı giymiş mahkumun yanında bir yolda yürüyor"
1 (neutral)
81
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki arkadaş bir caddeyi geçiyor."
1 (neutral)
82
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"Bazı insanlar trene biniyor."
2 (contradiction)
83
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki yetişkin caddenin karşısına geçiyor."
0 (entailment)
84
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"Bir yolda yürüyen iki yetişkin"
0 (entailment)
85
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"Resimde kadın yok."
2 (contradiction)
86
"İki yetişkin, beyaz bir kadın, gölgeler ve bir erkek, gri giysiler, bir eatery uzakta ön planda koyu renkli kırmızı gömlekli kişinin bulanık görüntüsüyle, bir eatery yürüyen."
"İki yetişkin, onları kovalayan kırmızı gömlekli bir insandan uzaklaşmak için caddenin karşısına yürüyor."
1 (neutral)
87
"Beyaz giyen ve yemek yiyen bir kadın, elinde bir çanta olan bir adamın yanında yürüyor."
"Evli bir çift uyuyor."
2 (contradiction)
88
"Beyaz giyen ve yemek yiyen bir kadın, elinde bir çanta olan bir adamın yanında yürüyor."
"Bir kadın bir erkeğin yanında."
0 (entailment)
89
"Beyaz giyen ve yemek yiyen bir kadın, elinde bir çanta olan bir adamın yanında yürüyor."
"Evli bir çift yan yana yürüyor."
1 (neutral)
90
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Kimsede yemek yok."
2 (contradiction)
91
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Bir kadın muz yiyor ve caddenin karşısına geçiyor. Arkasında bir adam var."
0 (entailment)
92
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Kadın ve erkek birlikte beyzbol oynuyorlar."
2 (contradiction)
93
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"iki iş arkadaşı çapraz pathes üzerinde bir sokakta"
1 (neutral)
94
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Bir kadın kaldırımda yürürken dondurma yiyor ve önünde bir çanta olan başka bir kadın var."
2 (contradiction)
95
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Erkek evrak çantası iş için."
1 (neutral)
96
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Yemek yiyen bir insan."
0 (entailment)
97
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Aç bir insan."
1 (neutral)
98
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"Bir aktris ve en sevdiği asistanı şehirde bir yürüyüş yapıyor."
1 (neutral)
99
"Bir kadın caddenin karşısında muz yiyor, bir adam çantasıyla takip ediyor."
"bir muz yiyen bir kadın bir sokak haçlar"
0 (entailment)
End of preview (truncated to 100 rows)

Dataset Card for "nli_tr"

Dataset Summary

The Natural Language Inference in Turkish (NLI-TR) is a set of two large scale datasets that were obtained by translating the foundational NLI corpora (SNLI and MNLI) using Amazon Translate.

Supported Tasks and Leaderboards

More Information Needed

Languages

More Information Needed

Dataset Structure

Data Instances

multinli_tr

  • Size of downloaded dataset files: 72.02 MB
  • Size of the generated dataset: 75.79 MB
  • Total amount of disk used: 147.81 MB

An example of 'validation_matched' looks as follows.

This example was too long and was cropped:

{
    "hypothesis": "Mrinal Sen'in çalışmalarının çoğu Avrupa koleksiyonlarında bulunabilir.",
    "idx": 7,
    "label": 1,
    "premise": "\"Kalküta, sanatsal yaratıcılığa dair herhangi bir iddiaya sahip olan tek diğer üretim merkezi gibi görünüyor, ama ironik bir şek..."
}

snli_tr

  • Size of downloaded dataset files: 38.46 MB
  • Size of the generated dataset: 70.47 MB
  • Total amount of disk used: 108.93 MB

An example of 'train' looks as follows.

{
    "hypothesis": "Yaşlı bir adam, kızının işten çıkmasını bekçiyken suyunu içer.",
    "idx": 9,
    "label": 1,
    "premise": "Parlak renkli gömlek çalışanları arka planda gülümseme iken yaşlı bir adam bir kahve dükkanında küçük bir masada onun portakal suyu ile oturur."
}

Data Fields

The data fields are the same among all splits.

multinli_tr

  • idx: a int32 feature.
  • premise: a string feature.
  • hypothesis: a string feature.
  • label: a classification label, with possible values including entailment (0), neutral (1), contradiction (2).

snli_tr

  • idx: a int32 feature.
  • premise: a string feature.
  • hypothesis: a string feature.
  • label: a classification label, with possible values including entailment (0), neutral (1), contradiction (2).

Data Splits

multinli_tr

train validation_matched validation_mismatched
multinli_tr 392702 10000 10000

snli_tr

train validation test
snli_tr 550152 10000 10000

Dataset Creation

Curation Rationale

More Information Needed

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

More Information Needed

Who are the source language producers?

More Information Needed

Annotations

Annotation process

More Information Needed

Who are the annotators?

More Information Needed

Personal and Sensitive Information

More Information Needed

Considerations for Using the Data

Social Impact of Dataset

More Information Needed

Discussion of Biases

More Information Needed

Other Known Limitations

More Information Needed

Additional Information

Dataset Curators

More Information Needed

Licensing Information

More Information Needed

Citation Information

@inproceedings{budur-etal-2020-data,
    title = "Data and Representation for Turkish Natural Language Inference",
    author = "Budur, Emrah and
      "{O}zçelik, Rıza and
      G"{u}ng"{o}r, Tunga",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    abstract = "Large annotated datasets in NLP are overwhelmingly in English. This is an obstacle to progress in other languages. Unfortunately, obtaining new annotated resources for each task in each language would be prohibitively expensive. At the same time, commercial machine translation systems are now robust. Can we leverage these systems to translate English-language datasets automatically? In this paper, we offer a positive response for natural language inference (NLI) in Turkish. We translated two large English NLI datasets into Turkish and had a team of experts validate their translation quality and fidelity to the original labels. Using these datasets, we address core issues of representation for Turkish NLI. We find that in-language embeddings are essential and that morphological parsing can be avoided where the training set is large. Finally, we show that models trained on our machine-translated datasets are successful on human-translated evaluation sets. We share all code, models, and data publicly.",
}

Contributions

Thanks to @e-budur for adding this dataset.

Models trained or fine-tuned on nli_tr