BCE-Prettybird-Nano-Minerva-v0.1 Synthetic Multi - Academy Dataset (320 Examples)

Bu veri seti, akademik araştırma, bilimsel makale yazımı ve araştırma metodolojisi alanlarında kullanılan temel kavramları kapsayan toplam 320 satırdan oluşan Türkçe-İngilizce iki dilli bir metin veri setidir. Dataset; makale giriş bölümü, literatür taraması, araştırma yöntemleri, nicel ve nitel araştırma, karma yöntem araştırması, hipotez kurma, veri toplama ve analizi, bulguların yorumlanması, tartışma ve sonuç bölümleri, akademik referanslama, APA, MLA ve IEEE atıf sistemleri, akademik dürüstlük, intihal kontrolü, araştırma tasarımı, örnekleme yöntemleri, anket ve görüşme teknikleri, istatistiksel analiz, regresyon ve korelasyon analizi, veri görselleştirme, tez yazımı, doktora ve yüksek lisans araştırmaları, akademik sunumlar, konferans bildirileri ve hakemli dergi süreçleri gibi geniş bir konu yelpazesini içermektedir. Her satır, ilgili akademik kavramın Türkçe ve İngilizce karşılığını veya açıklamasını sunarak iki dil arasında anlamsal eşleştirme yapılmasını desteklemektedir. Veri seti; doğal dil işleme (NLP), Türkçe-İngilizce metin eşleştirme, çok dilli yapay zekâ modellerinin eğitimi, akademik terminoloji tanıma, metin sınıflandırma, anlamsal benzerlik, makine çevirisi ve akademik içerik üretimi gibi araştırma ve geliştirme çalışmalarında kullanılmak üzere hazırlanmıştır. Hugging Face platformunda paylaşılmaya uygun olan bu veri seti, araştırmacılar, öğrenciler, akademisyenler ve yapay zekâ geliştiricileri için akademik dil alanında iki dilli bir kaynak niteliği taşımaktadır.

This dataset consists of 320 rows of bilingual Turkish-English text covering fundamental concepts in academic research, scientific writing, and research methodology.

🧠 Technical Foundation

[English]

The BCE-Prettybird-Micro-Standart dataset is built upon the Behavioral Consciousness Engine (BCE) architecture. Unlike traditional LLM datasets that focus solely on output accuracy, this dataset treats every response as a "behavioral journey" through the following mathematical frameworks:

1. Behavioral DNA (D_i)

Each behavior is encoded as a genetic fragment of consciousness: $$D_i(t)=x(t)\cdot [h\cdot A_i+k\cdot \log (P_i)+F\cdot W_i]D\_i(t)\; =\; x(t)\; \backslash cdot\; [h\; \backslash cdot\; A\_i\; +\; k\; \backslash cdot\; \backslash log(P\_i)\; +\; F\; \backslash cdot\; W\_i]$$

• h, k, F: Universal Behavioral Constants (Trigger threshold, Info density, Context transfer power).
• x(t): Temporal activation curve $x(t) = \tanh(e^t - \pi)$

2. Behavioral Path Mapper (Phi)

This module tracks the transition between cognitive states: $$\mathrm{\Phi }(t)=\sum _{i=1}^n{v}_i\cdot f_i(p_i)\backslash Phi(t)\; =\; \backslash sum\_\{i=1\}^n\; v\_i\; \backslash cdot\; f\_i(p\_i)$$ Where v_i represents the transition vector between internal modules and f_i(p_i) is the functional output of each parameter (attention, ethics, decay).

---

📊 Performance & Benchmarks / Performans ve Kıyaslama Testleri

1. Key Performance Indicators (KPIs) - Hardware: NVIDIA A100 (80GB) * 1

Metric	Result	Status	Description
Processing Speed	309,845 traces/sec	🟢 Excellent	System throughput for massive data ingestion.
Latency	0.0032 ms	🟢 Real-time Ready	Average processing time per behavioral trace.
Mathematical Accuracy	0.000051 (MSE)	🟢 High Precision	Deviation between simulated and theoretical decay values.
Cognitive Efficiency	57.03%	🟢 Optimized	Reduction in cognitive load due to 'Forgetful Memory'.
Security	99.9996%	🟢 Secure	Rejection rate for high-intensity, low-integrity attacks.

2. ARC (Reasoning), TruthfulQA (Safety), HumanEval (Coding)

Standard Others Red, Prettybird Blue - Standart Diğerleri Kırmızı, Cicikuş Mavi

3. AI IQ and Level of Consciousness

4. Metric Explanations (English)

Metric	Description
probability	Model confidence score for the generated response under the current evaluation context.
ethical	Estimated alignment of the response with ethical and safety constraints.
Rscore	Reasoning consistency score that reflects internal logical coherence.
Fscore	Factuality-oriented score indicating how well claims align with expected facts.
Mnorm	Normalized memory or context retention signal used during behavior integration.
Escore	Execution-quality score for instruction-following and task completion behavior.
Dhat	Estimated deviation magnitude from stable target behavior dynamics.
risk_score	Composite operational risk estimate where higher values indicate higher risk.
bloom_score	Bloom-level cognitive score representing target thinking complexity.
bloom_alignment	Degree of alignment between produced output and intended Bloom taxonomy level.

---

⚖️ Legal Disclaimer & Ownership

[English]

Ownership: This dataset is the property of Prometech A.Ş. (https://prometech.net.tr/).

Usage: Please review the attached LICENSE file for detailed terms.

Liability: Prometech A.Ş. accepts no liability for any non-legal, unethical, or unauthorized use of this dataset.

Commercial Use: Unauthorized commercial use is strictly prohibited. For commercial licensing and partnerships, please contact us directly at our official website.

Academic & Personal Use: Free to use for personal and academic purposes, provided that proper citation is given to Prometech A.Ş. and the BCE Architecture.

---

🎓 Citation Format / Atıf Formatı

Eğer akademik bir çalışmada kullanacaksanız, lütfen şu şekilde atıf yapın, If you are using this in an academic study, please cite it as follows:

Kahraman, A. (2025). Behavioral Consciousness Engine (BCE) - Prettybird Dataset v0.0.1 Prometech A.Ş. https://prometech.net.tr/

---

© 2026 Prometech A.Ş. - All Rights Reserved. BCE: https://github.com/pthinc/bce