File size: 3,231 Bytes
fd39e4c e6cd37d fd39e4c e6cd37d | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 | ---
language:
- tr
pretty_name: MEB Öğretmen Soru-Cevap
task_categories:
- question-answering
- text-generation
tags:
- turkish
- education
- meb
- mevzuat
- teacher
size_categories:
- n<1K
dataset_info:
features:
- name: train
list:
- name: role
dtype: string
- name: content
dtype: string
- name: thinking
dtype: string
- name: images
dtype: 'null'
- name: tool_calls
dtype: 'null'
splits:
- name: train
num_bytes: 670592
num_examples: 450
download_size: 673605
dataset_size: 670592
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---
# MEB Öğretmen Soru-Cevap Veri Seti
Türkiye'de Millî Eğitim Bakanlığı'na bağlı öğretmenlerin **özlük ve mevzuat
sorularına** (tayin, ek ders, maaş, atama, izin...) forum üslubuyla ama
resmî kaynak dayanağıyla cevap veren **450 örneklik** Türkçe sohbet veri seti.
## Format
Her satırda `train` alanı, iki mesajlık bir sohbet listesi içerir:
| Alan | user mesajı | assistant mesajı |
|---|---|---|
| `role` | `"user"` | `"assistant"` |
| `content` | soru (forum başlığı + ilk mesaj) | nihai cevap |
| `thinking` | boş | cevabın gerekçesi (kaynak değerlendirmesi) |
| `images`, `tool_calls` | boş | boş |
```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("namruni/meb-ogretmen-soru-cevap")["train"]
print(ds[0]["train"])
```
## Üretim Süreci
1. **Kazıma:** forum.memurlar.net → MEB kategorisi; yalnızca son 1 yıl
içinde açılmış konular (~2.000 aday). İstekler arası 1 sn bekleme,
robots.txt'ye uyum.
2. **Hakem Tur 1 (triyaj):** LLM hakem her konu için "gerçek soru mu,
hangi kategori, hangi forum cevapları doğru" değerlendirmesi yaptı.
3. **Mevzuat kitaplığı:** Eşik geçen temalar için 23 resmî kaynak
(yönetmelik, kılavuz, duyuru) toplandı — mevzuat.gov.tr ve MEB
kaynaklarından.
4. **Hakem Tur 2 (cevap yazımı):** Doğrulanmış forum cevapları + ilgili
mevzuat parçaları bağlamıyla **iki katmanlı** nihai cevap üretildi:
*Katman A* = forum tecrübesi; *Katman B* = resmî kaynağın adıyla
"mevzuata göre doğrusu". Çelişkide resmî kaynak kazanır ve bu açıkça
belirtilir. `thinking` alanı hakemin kaynak değerlendirmesini taşır.
5. **İnsan denetimi:** Örneklem üzerinde göz kontrolü; 1 örnek elle
düzeltildi, 1 örnek elendi.
Cevapların %41'i (183 örnek) resmî kaynak atıflıdır.
## Anonimleştirme
Kullanıcı adı, profil ve avatar bilgileri hiç kaydedilmedi; kişisel veri
(TC kimlik no, telefon vb.) içeren mesajlar filtrelendi.
## Sınırlamalar
- Cevaplar **idari/hukuki tavsiye değildir**; mevzuat değişebilir,
güncel resmî kaynaklara başvurulmalıdır.
- Veri 2025-2026 dönemine aittir; tarihli işlemler (başvuru takvimleri
vb.) eskiyebilir.
- Sorular gerçek forum kullanıcılarından, cevaplar forum + mevzuat
temelinde LLM hakemle sentezlenmiştir.
## Bağlam
Bir fine-tuning ders ödevi kapsamında hazırlanmıştır (veri seti + BPE
tokenizer + LoRA eğitimi üçlemesinin ilk parçası). Kaynak forum içeriği
ilgili sahiplerine aittir; bu set araştırma ve eğitim amaçlıdır.
|