task_categories:summarization size_categories:100K<n<1M language:tr region:us
---
dataset_info:
  features:
  - name: text
    dtype: string
  - name: summary
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 324460408.0479985
    num_examples: 119110
  - name: validation
    num_bytes: 17077006.95200153
    num_examples: 6269
  download_size: 216029002
  dataset_size: 341537415
task_categories:
- summarization
language:
- tr
pretty_name: Wikipedia Turkish Summarization
size_categories:
- 100K<n<1M
---
# Wikipedia Turkish Summarization Dataset

## Dataset Description

This is a Turkish summarization dataset 🇹🇷 prepared from the 2023 Wikipedia dump. The dataset has been cleaned, tokenized, and summarized using Huggingface Wikipedia dataset cleaner script, custom cleaning scripts, and OpenAI's gpt3.5-turbo API.

### Data Source

- Wikipedia's latest Turkish dump (2023 version) 🌐

### Features

- text: string (The original text extracted from Wikipedia articles 📖)
- summary: string (The generated summary of the original text 📝)

### Data Splits

| Split      | Num Bytes          | Num Examples |
|------------|--------------------|--------------|
| train      | 324,460,408.048     | 119,110      |
| validation |  17,077,006.952     |   6,269      |

### Download Size

- 216,029,002 bytes

### Dataset Size

- 341,537,415 bytes

## Data Preparation

### Data Collection

1. The latest Turkish Wikipedia dump was downloaded 📥.
2. Huggingface Wikipedia dataset cleaner script was used to clean the text 🧹.
3. A custom script was used to further clean the text, removing sections like "Kaynakca" (References) and other irrelevant information 🛠️.

### Tokenization

The dataset was tokenized using Google's MT5 tokenizer. The following criteria were applied:

- Articles with a token count between 300 and 900 were selected ✔️.
- Articles with less than 300 tokens were ignored ❌.
- For articles with more than 900 tokens, only the first 900 tokens ending with a paragraph were selected 🔍.

### Summarization

The generated raw texts were summarized using OpenAI's gpt3.5-turbo API 🤖.

## Dataset Usage

This dataset can be used for various natural language processing tasks 👩‍💻, such as text summarization, machine translation, and language modeling in the Turkish language.

Example usage:

```python
from datasets import load_dataset

# Load the dataset
dataset = load_dataset("musabg/wikipedia-tr-summarization")

# Access the data
train_data = dataset["train"]
validation_data = dataset["validation"]

# Iterate through the data
for example in train_data:
  text = example["text"]
  summary = example["summary"]
  # Process the data as needed
```

Please make sure to cite the dataset as follows 📝:

```bibtex
@misc{musabg2023wikipediatrsummarization,
  author = {Musab Gultekin},
  title = {Wikipedia Turkish Summarization Dataset},
  year = {2023},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/musabg/wikipedia-tr-summarization}},
}
```

---

## Wikipedia Türkçe Özetleme Veri Seti

Bu, 2023 Wikipedia dökümünden hazırlanan Türkçe özetleme veri kümesidir. Veri kümesi, Huggingface Wikipedia veri kümesi temizleme betiği, özel temizleme betikleri ve OpenAI'nin gpt3.5-turbo API'si kullanılarak temizlenmiş, tokenleştirilmiş ve özetlenmiştir.

### Veri Kaynağı

- Wikipedia'nın en güncel Türkçe dökümü (2023 sürümü)

### Özellikler

- text: string (Wikipedia makalelerinden çıkarılan orijinal metin)
- summary: string (Orijinal metnin oluşturulan özeti)

### Veri Bölümleri

| Bölüm      | Numara Baytı       | Örnek Sayısı |
|------------|--------------------|--------------|
| train      | 324.460.408,048     | 119.110      |
| validation |  17.077.006,952     |   6.269      |

### İndirme Boyutu

- 216.029.002 bayt

### Veri Kümesi Boyutu

- 341.537.415 bayt

## Veri Hazırlama

### Veri Toplama

1. En güncel Türkçe Wikipedia dökümü indirildi.
2. Huggingface Wikipedia veri kümesi temizleme betiği metni temizlemek için kullanıldı.
3. "Kaynakça" (Referanslar) gibi bölümleri ve diğer alakasız bilgileri kaldırmak için özel bir betik kullanıldı.

### Tokenleştirme

Veri kümesi, Google'ın MT5 tokenleştiricisi kullanılarak tokenleştirildi. Aşağıdaki kriterler uygulandı:

- 300 ile 900 token arasında olan makaleler seçildi.
- 300'den az tokeni olan makaleler dikkate alınmadı.
- 900'den fazla tokeni olan makalelerde, sadece bir paragraf ile biten ilk 900 token kısmı alındı.

### Özetleme

Oluşturulan ham metinler, OpenAI'nin gpt3.5-turbo API'si kullanılarak özetlendi.

## Veri Kümesi Kullanımı

Bu veri kümesi, Türkçe dilinde metin özetleme, makine çevirisi ve dil modelleme gibi çeşitli doğal dil işleme görevleri için kullanılabilir.

Örnek kullanım:

```python
from datasets import load_dataset

# Veri kümesini yükle
dataset = load_dataset("musabg/wikipedia-tr-summarization")

# Verilere erişin
train_data = dataset["train"]
validation_data = dataset["validation"]

# Verilerin üzerinden geçin
for example in train_data:
  text = example["text"]
  summary = example["summary"]
  # Veriyi gerektiği gibi işleyin
```