finansai/kap-turkish-financial-sentiment

KAP Turkish Financial Sentiment Dataset

Türkçe KAP (Kamuyu Aydınlatma Platformu) bildirimleri için çok boyutlu finansal analiz dataseti.

Dataset Bilgileri

Özellik	Değer
Kayıt Sayısı	3,839
Dil	Türkçe
Kaynak	KAP Bildirimleri
Etiketleme	GPT-4 (Teacher Model)
Format	JSONL (Chat Messages)

Kullanım Alanları

• Türkçe finansal sentiment analizi
• KAP bildirimi sınıflandırma
• Volatilite tahmini
• İlişkili taraf işlemi tespiti
• LLM fine-tuning (Qwen, Llama, Mistral vb.)

Dataset Formatı

Her kayıt chat messages formatındadır:

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "KONU: Devre Kesici Uygulaması\nÖZET: İşlemler durduruldu\nMETİN:\n..."
    },
    {
      "role": "assistant", 
      "content": "{\"sentiment\": -40, \"volatility\": 5, \"is_related_party\": 0, \"currency_impact\": 0, \"category\": \"GENEL_BILGI\"}"
    }
  ]
}

🏷️ Label Açıklamaları

Sentiment (-40 ile +50)

Skor	Anlam	Örnek
+50	Çok Pozitif	Rekor kâr, büyük ihale kazanımı
+30	Pozitif	Kâr artışı, temettü, yeni yatırım
0	Nötr	Rutin açıklamalar
-20	Negatif	Küçük zarar, dava
-40	Çok Negatif	Taban devre kesici, ciddi ceza

Volatility (0-5)

Seviye	Beklenen Fiyat Hareketi
0	Etkisiz
1	%1-2
2	%2-5
3	%5-10
4	%10-20
5	>%20 (Devre kesici)

Category

Kategori	Açıklama
FINANSAL_RAPOR	Finansal tablolar, kâr/zarar açıklamaları
SERMAYE_TEMETTU	Temettü, sermaye artırımı, pay işlemleri
VARLIK_ISLEMI	Yatırım, sözleşme, ihale
HUKUKI_YONETIM	Hukuki süreçler, yönetim değişiklikleri
GENEL_BILGI	Devre kesici, genel kurul, diğer

Diğer Alanlar

• is_related_party: İlişkili taraf işlemi (0: Hayır, 1: Evet)
• currency_impact: Döviz etkisi (0: Etkisiz, 2: Döviz etkisi var)

Dataset İstatistikleri

Sentiment Dağılımı

Skor	Adet	Oran
0 (Nötr)	2,478	64.5%
+30 (Pozitif)	850	22.1%
-20 (Negatif)	283	7.4%
-40 (Çok Negatif)	153	4.0%
+50 (Çok Pozitif)	75	2.0%

Kategori Dağılımı

Kategori	Adet	Oran
GENEL_BILGI	1,287	33.5%
FINANSAL_RAPOR	1,238	32.2%
SERMAYE_TEMETTU	557	14.5%
VARLIK_ISLEMI	538	14.0%
HUKUKI_YONETIM	219	5.7%

Volatility Dağılımı

Seviye	Adet	Oran
0	1,854	48.3%
1	697	18.2%
2	554	14.4%
3	111	2.9%
4	80	2.1%
5	543	14.1%

🚀 Kullanım

Datasets Kütüphanesi ile

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("furkanyllmz/kap-turkish-financial-sentiment")

# İlk örneği göster
print(dataset["train"][0])

Fine-tuning için

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("furkanyllmz/kap-turkish-financial-sentiment")

# Train/test split
train_test = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.1, seed=42)
train_data = train_test["train"]
test_data = train_test["test"]

MLX-LM ile Fine-tuning

# Veriyi indir
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('furkanyllmz/kap-turkish-financial-sentiment'); ds['train'].to_json('data/train.jsonl')"

# Fine-tune
python -m mlx_lm.lora \
  --model mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-4bit \
  --train \
  --data ./data \
  --iters 6000

Önemli Notlar

1. Volatility=5 Kuralı: Sadece metinde "DEVRE KESİCİ" kelimesi geçen kayıtlarda volatility=5 atanmıştır.

2. Nötr Ağırlığı: Dataset %64.5 nötr içerir. Fine-tuning sırasında class weights kullanmanız önerilir.

3. Chat Format: Dataset, instruction-tuned modeller için chat messages formatındadır.

🔧 Oluşturma Pipeline

1. KAP'tan ham bildirimler toplandı (3,341 dosya)
2. GPT-4 ile etiketleme yapıldı (label'lar)
3. Label'lar sayısal skorlara dönüştürüldü
4. Gürültü filtreleme ve dengeleme uygulandı
5. Final dataset: 3,839 kayıt

Lisans

MIT License

👥 Katkıda Bulunanlar

	İsim	Rol	Profil
👨‍💻	Furkan Yılmaz	Proje Sahibi, ML Engineer	@furkanyllmz
👩‍💻	Aleyna Taşdemir	Veri Hazırlama, Etiketleme	@aleynatasdemir

Teşekkürler

• KAP - Kamuyu Aydınlatma Platformu

İletişim

Dataset ile ilgili sorularınız için issue açabilirsiniz.

---

Yapımcılar: @furkanyllmz · @aleynatasdemir