|
--- |
|
tags: |
|
- sentence-transformers |
|
- sentence-similarity |
|
- feature-extraction |
|
- generated_from_trainer |
|
- dataset_size:23103 |
|
- bert |
|
- text-embedding |
|
- transformers |
|
base_model: dbmdz/bert-base-turkish-uncased |
|
widget: |
|
- source_sentence: >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle: KeşidecisiTuristik Servisleri A.Ş. |
|
olan bank Şubesi'ne ait keşide tarihliTL bedelli no'lu çekin kaybolduğunu, |
|
çekin zayi nedeniyle iptaline karar verilmesini talep etmiştir. |
|
sentences: |
|
- >- |
|
Davacı vekilinin dava dilekçesinde özetle; davalı aleyhine başlatılan 13. |
|
İcra Müdürlüğü E. Sayılı icra takibine yapılan itirazın iptalini ve davalıya |
|
% 20 den aşağı olmamak üzere icra inkar tazminatına mahkum edilmesini talep |
|
edilmiştir. |
|
- >- |
|
Davacı vekili, dava dilekçesinde özetle ; müvekkilinin ticari hayatta çek |
|
kullandığını, iptali istenen 2 çek, çek koçanının son 2 çekini |
|
oluşturduğunu, sözkonusu 2 adet boş çekin yıprandığı için müvekkili şirket |
|
yetkilisi tarafından yanına alındığını, Türkiye Bankası A.Ş İzmir Balçova |
|
şubesine ait, numaralı hesaba bağlı no'lu çek ile Türkiye Halk Bankası A.Ş |
|
İzmir Balçova şubesine ait, numaralı hesaba bağlı no'lu üzerinde imza ve |
|
yazı bulunmayan bu boş çeklerin müvekkili şirket yetkilisi tarafından |
|
kaybedildiğini belirterek, kaybolan davaya konu çeklerin üzerine ödeme |
|
yasağı konulmasına ve ilgili bankaya bildirilmesine ve yargılama sonucunda |
|
iptaline karar verilmesini dava ve talep ettiği görülmüştür |
|
- >- |
|
Davacıvekili dava dilekçesinde özetle: Keşidecisi Ltd. Şti. olan bank |
|
Şubesi'ne ait keşide tarihli TL bedelli çek no'lu çekin zayi nedeniyle |
|
iptaline karar verilmesini talep etmiştir. |
|
- source_sentence: >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; toplantının 1 numaralı gündem |
|
maddesinin iptali gerektiğini, toplantı nisabı sağlanmayan genel kurul |
|
toplantısının bu vesile ile iptal edilmesi gerektiğini, yeniden yapılması |
|
gerektiğini, davalı şirketi zarara uğratıcı yönde kullandığı oyların, davalı |
|
şirketin sermayesini, faaliyetini etkileyeceğini, dolaylı yoldan azınlık |
|
sıfatını haiz müvekkilinin kanunlardan doğan haklarına halel getireceğinden |
|
temsilci tarafından kullanılan oyları içerir her türlü gündem maddesinin |
|
ayrı ayrı iptali gerektiğini, davanın kabulü ile genel kurul toplantısında |
|
yetkisiz temsilci tarafından kullanılan oyları içerir bütün gündem |
|
maddelerine ilişkin alınan kararların iptaline karar verilmesini talep |
|
etmiştir. |
|
sentences: |
|
- >- |
|
Senede bağlanmamış paylardan, nama yazılı pay senetlerinden ve |
|
ilmühaberlerden doğan pay sahipliği hakları, pay defterinde kayıtlı bulunan |
|
pay sahibi veya pay sahibince, yazılı olarak yetkilendirilmiş kişi |
|
tarafından kullanılır.Hamiline yazılı pay senedinin zilyedi bulunduğunu |
|
ispat eden ve Merkezi Kayıt Kuruluşuna bildirilen kimse, şirkete karşı pay |
|
sahipliğinden doğan hakları kullanmaya yetkilidir.[58] |
|
- >- |
|
Tasfiyenin kapanmasından sonra ek tasfiye işlemlerinin yapılmasının zorunlu |
|
olduğu anlaşılırsa, son tasfiye memurları, yönetim kurulu üyeleri, pay |
|
sahipleri veya alacaklılar, şirket merkezinin bulunduğu yerdeki asliye |
|
ticaret mahkemesinden, bu ek işlemler sonuçlandırılıncaya kadar, şirketin |
|
yeniden tescilini isteyebilirler.Mahkeme istemin yerinde olduğuna kanaat |
|
getirirse, şirketin ek tasfiye için yeniden tesciline karar verir ve bu |
|
işlemlerini yapmaları için son tasfiye memurlarını veya yeni bir veya birkaç |
|
kişiyi tasfiye memuru olarak atayarak tescil ve ilan ettirir. |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; tarihli ek protokol uyarınca |
|
müvekkili şirket adına düzenleme tarihli bedelli teminat bonosunun iptali |
|
ile hakkında adet bonunun zayi nedeniyle iptaline karar verilmesini talep |
|
etmiştir. |
|
- source_sentence: >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; davacının ticari iş ve işlemlerine |
|
ait e-defter kayıtlarının olduğu disklerde meydana gelen arıza nedeniyle |
|
yılı bazı aylara ait kayıtların zayi olduğunu, bu sebeple hizmet |
|
tedarikçilerinden kayıtların kurtarılması talebi üzerine hizmet |
|
tedarikçilerinin şirket kayıtlarının bulunduğu bilgisayar veri tabanına |
|
müdahalesi neticesinde elektronik ortamda yitirilen defter kayıt bilgilerine |
|
yeniden ulaşılmış e-defter dosyaları ve beratlarının yeniden oluşturularak |
|
imzalandığını, bu nedenlerle yılı e-defter kayıtlarının zayi olduğuna dair |
|
taraflarına zayi belgesi verilmesine karar verilmesini talep ve dava |
|
etmiştir. |
|
sentences: |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkil hamil olarak keşidecisinin |
|
olduğu, bir adet çeki taşıma sözleşmesine binaen alacağımıza mahsuben almış |
|
olup, aşağıda bilgileri yazılan çek düşürülmek/kaydedilmek suretiyle iradesi |
|
dışında elinden çıktığı, belirtilen çek süresi içerisinde muhatap bankaya |
|
ibrazı halinde uygun görülecek teminat karşılığında ödemeden men yasağı |
|
verilmesingi ve zayi sebebi ile çeklerin iptalini talep ve dava etmiştir. |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; davalılardan ile ibraz ettiğini, |
|
davacının ibraz ettiği çekin sahte olduğunu, çekteki imzanın davacıya ait |
|
olmadığını, davalı çeki incelemeden ödeme yaptığını, mağduriyetin |
|
giderilmesi için sayılı dosyası ile icra takibi başlatıldığını, takibin |
|
itiraz üzerine durduğunu belirtmiş, sayılı takip dosyasına davalılar |
|
tarafından yapılan itirazın iptaline, takibin devamına, davalılar aleyhine |
|
%20 icra inkar tazminatına hükmedilmesine karar verilmesini talep etmiştir. |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle: Müvekkil davacının 05/10/2017 |
|
tarihinde Noterliğinin yevmiye numaralı 1 cilt fatura defterinin ve seri |
|
numaralar arası 1 cilt gider defterinin kaybolduğunun tespit edildiğini |
|
ileri sürerek zayi olduklarının tespiti ile iptallerine karar verilmesini |
|
talep ettikleri anlaşılmıştır. |
|
- source_sentence: >- |
|
Davacı vekilinin dava dilekçesinde özetle; davalının, müvekkili bankadan, |
|
referans numarası ile kredi kullandığını, ancak geri ödemelerini |
|
gerçekleştirmediğini, bu nedenle 13/08/2020 tarihinde kredi hesabı kat |
|
edildiğini, kredi sözleşmesinde bildirmiş olduğu adresine kat ihtarnamesi |
|
gönderildiğini, ihtarnamenin gönderilmesine rağmen davalı borçlunun, ihtara |
|
uygun süre içerisinde borcunun ödemediğini ve temerrüde düştüğünü, yukarıda |
|
açıklanan nedenlerle, toplam 43.704,69-TL alacaklarının dava tarihinden |
|
itibaren hesaplanacak faiz ile birlikte davalıdan tahsilini, yargılama |
|
giderlerinin ve vekalet ücretinin davalı tarafa yükletilmesine karar |
|
verilmesini talep ile dava ettiği görüldü. |
|
sentences: |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Bankası A.Ş. Şubesi'ne ait 9.500,00 |
|
TL bedelli çekin kaybolduğunu, çekin son hamilinin müvekkil olduğunu, çekin |
|
3.kişiler eline geçmesinin aleyhlerine sonuç doğurabileceğini, bu nedenlerle |
|
ilgili çek üzerine ödeme yasağı konulmasına, ilgili çekin iptaline karar |
|
verilmesini talep ve dava etmiştir. |
|
- >- |
|
Bir tacirin borçlarının ticari olması asıldır. Ancak, gerçek kişi olan bir |
|
tacir, işlemi yaptığı anda bunun ticari işletmesiyle ilgili olmadığını diğer |
|
tarafa açıkça bildirdiği veya işin ticari sayılmasına durum elverişli |
|
olmadığı takdirde borç adi sayılır.Taraflardan yalnız biri için ticari iş |
|
niteliğinde olan sözleşmeler, Kanunda aksine hüküm bulunmadıkça, diğeri için |
|
de ticari iş sayılır. |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle, müvekkili şirketin eser sözleşmesi |
|
kapsamında keşidecisi Dekorasyon ve Elektrik Ltd.Şti 8012249 çek nolu |
|
900.000,00 TL meblağlı çek verildiğini, çekin müvekkili firma uhdesinde iken |
|
kaybolduğunu belirterek bu çek üzerine ödeme yasağı konulmasına ve dava |
|
konusu çek hakkında zayii belgesi verilmesini talep ve dava etmiştir. |
|
- source_sentence: >- |
|
Davacı vekili, dava dilekçesinde özetle; davaya konu çekin kaybolduğunu, söz |
|
konusu çekin üçüncü kişilerin eline geçmesi halinde müvekkii şirketin zarara |
|
uğrayacağını, kötü niyetli üçüncü kişilerin haksız şekilde yararlanarak |
|
sebepsiz zenginleşmesine mahal vermemek adına ve müvekkili şirketin mağdur |
|
olmaması için ihtiyati tedbir kararı verilerek ödeme yasağı konulmasına ve |
|
söz konusu çekin kaybolması nedeni ile iptaline karar verilmesini talep |
|
etmiştir. |
|
sentences: |
|
- >- |
|
Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar |
|
verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda |
|
senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini |
|
isteyebilir. |
|
- >- |
|
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkiline ait davalı şirket |
|
nezdinde sigortalı plakalı aracın 01.12.2019 tarihinde kazaya karıştığını, |
|
kazada sürücünün kastı veya ağır kusuru bulunmadığını, diğer araçta meydana |
|
gelen hasar nedeniyle bir kısım ödemeler yapıldığını, ödenen bedellerin |
|
müvekkilinden talep edildiğini, müvekkili aleyhine başlatılan icra takibinin |
|
teminat karşılığında tedbiren durdurulmasını, müvekkiline ait araç |
|
sürücüsünün kazanın meydana gelişinde ağır kusurunun bulunmaması sebebiyle |
|
davacının hak talep edemeyeceğini, icra takibinin iptali ile yargılama |
|
gideri ve vekalet ücretinin davalıya yükletilmesine karar verilmesini talep |
|
ve dava etmiştir. |
|
- >- |
|
Poliçenin getirilmesine ilişkin ilan, 35 inci maddede yazılı gazete ile üç |
|
defa yapılır.Özellik gösteren olaylarda, mahkeme, uygun göreceği daha başka |
|
ilan önlemlerine de başvurabilir. |
|
datasets: |
|
- msbayindir/legal_stsb_dataset |
|
pipeline_tag: sentence-similarity |
|
library_name: sentence-transformers |
|
metrics: |
|
- pearson_cosine |
|
- spearman_cosine |
|
model-index: |
|
- name: SentenceTransformer based on dbmdz/bert-base-turkish-uncased |
|
results: |
|
- task: |
|
type: semantic-similarity |
|
name: Semantic Similarity |
|
dataset: |
|
name: sts dev |
|
type: sts-dev |
|
metrics: |
|
- type: pearson_cosine |
|
value: 0.9713826919225055 |
|
name: Pearson Cosine |
|
- type: spearman_cosine |
|
value: 0.9704890531378497 |
|
name: Spearman Cosine |
|
- task: |
|
type: semantic-similarity |
|
name: Semantic Similarity |
|
dataset: |
|
name: sts test |
|
type: sts-test |
|
metrics: |
|
- type: pearson_cosine |
|
value: 0.9700676508041346 |
|
name: Pearson Cosine |
|
- type: spearman_cosine |
|
value: 0.9688303106966699 |
|
name: Spearman Cosine |
|
language: |
|
- tr |
|
--- |
|
|
|
# SentenceTransformer based on dbmdz/bert-base-turkish-uncased |
|
|
|
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [dbmdz/bert-base-turkish-uncased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-uncased) on the [legal_stsb_dataset](https://huggingface.co/datasets/msbayindir/legal_stsb_dataset) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. |
|
|
|
## Model Details |
|
|
|
### Model Description |
|
- **Model Type:** Sentence Transformer |
|
- **Base model:** [dbmdz/bert-base-turkish-uncased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-uncased) <!-- at revision 6cb8cd880acc6f7d9723161b573fce0dfd23b39b --> |
|
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens |
|
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions |
|
- **Similarity Function:** Cosine Similarity |
|
- **Training Dataset:** |
|
- [legal_stsb_dataset](https://huggingface.co/datasets/msbayindir/legal_stsb_dataset) |
|
<!-- - **Language:** Unknown --> |
|
<!-- - **License:** Unknown --> |
|
|
|
### Model Sources |
|
|
|
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) |
|
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) |
|
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) |
|
|
|
### Full Model Architecture |
|
|
|
``` |
|
SentenceTransformer( |
|
(0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel |
|
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True}) |
|
) |
|
``` |
|
|
|
## Usage |
|
|
|
### Direct Usage (Sentence Transformers) |
|
|
|
First install the Sentence Transformers library: |
|
|
|
```bash |
|
pip install -U sentence-transformers |
|
``` |
|
|
|
Then you can load this model and run inference. |
|
```python |
|
from sentence_transformers import SentenceTransformer |
|
|
|
# Download from the 🤗 Hub |
|
model = SentenceTransformer("msbayindir/turkish-legal-bert-base-uncased-stsb-v1-sts") |
|
# Run inference |
|
sentences = [ |
|
'Davacı vekili, dava dilekçesinde özetle; davaya konu çekin kaybolduğunu, söz konusu çekin üçüncü kişilerin eline geçmesi halinde müvekkii şirketin zarara uğrayacağını, kötü niyetli üçüncü kişilerin haksız şekilde yararlanarak sebepsiz zenginleşmesine mahal vermemek adına ve müvekkili şirketin mağdur olmaması için ihtiyati tedbir kararı verilerek ödeme yasağı konulmasına ve söz konusu çekin kaybolması nedeni ile iptaline karar verilmesini talep etmiştir.', |
|
'Poliçenin getirilmesine ilişkin ilan, 35 inci maddede yazılı gazete ile üç defa yapılır.Özellik gösteren olaylarda, mahkeme, uygun göreceği daha başka ilan önlemlerine de başvurabilir.', |
|
'Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini isteyebilir.', |
|
] |
|
embeddings = model.encode(sentences) |
|
print(embeddings.shape) |
|
# [3, 768] |
|
|
|
# Get the similarity scores for the embeddings |
|
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) |
|
print(similarities.shape) |
|
# [3, 3] |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### Direct Usage (Transformers) |
|
|
|
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary> |
|
|
|
</details> |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
### Downstream Usage (Sentence Transformers) |
|
|
|
You can finetune this model on your own dataset. |
|
|
|
<details><summary>Click to expand</summary> |
|
|
|
</details> |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
### Out-of-Scope Use |
|
|
|
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.* |
|
--> |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
|
|
#### Semantic Similarity |
|
|
|
* Datasets: `sts-dev` and `sts-test` |
|
* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator) |
|
|
|
| Metric | sts-dev | sts-test | |
|
|:--------------------|:-----------|:-----------| |
|
| pearson_cosine | 0.9714 | 0.9701 | |
|
| **spearman_cosine** | **0.9705** | **0.9688** | |
|
|
|
<!-- |
|
## Bias, Risks and Limitations |
|
|
|
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
### Recommendations |
|
|
|
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.* |
|
--> |
|
|
|
## Training Details |
|
|
|
### Training Dataset |
|
|
|
#### legal_stsb_dataset |
|
|
|
* Dataset: [legal_stsb_dataset](https://huggingface.co/datasets/msbayindir/legal_stsb_dataset) at [8118fd0](https://huggingface.co/datasets/msbayindir/legal_stsb_dataset/tree/8118fd03b92a37c332aa7c3886d2d90acafa57d9) |
|
* Size: 23,103 training samples |
|
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>score</code> |
|
* Approximate statistics based on the first 1000 samples: |
|
| | sentence1 | sentence2 | score | |
|
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------| |
|
| type | string | string | float | |
|
| details | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 85.75 tokens</li><li>max: 212 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 85.87 tokens</li><li>max: 198 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.14</li><li>mean: 0.61</li><li>max: 1.0</li></ul> | |
|
* Samples: |
|
| sentence1 | sentence2 | score | |
|
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------| |
|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkili şirketin yönetim kurulunu oluşturan üyeler arasında anlaşmazlık bulunduğunu, şirketin borca batık olduğunu belirterek borca batık şirketin iflasına, şirkete idari kayyum atanmasına, şirket ile ilgili her türlü muhafaza tedbirlerinin alınmasını talep ve dava etmiştir.</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilinin gıda sektöründe faaliyet gösterdiğini, özellikle çalıştığını, ancak yılında ülke genelinde yaşanan piyasalardaki ekonomik durumdan etkilendiğini, banka kredilerindeki daralmalar nedeniyle nakit akışında sıkıntı çekildiğini, artan faizlerle birlikte şirketin borca batık hale geldiğini belirterek ekte sunulan iyileştirme projelerine göre faaliyetlerine devam etmeleri halinde borca batıklıktan kurtulabileceklerini belirterek sonuçta İİK 179 ve devamı maddeleri uyarınca her iki davacı şirketin bir yıl süreyle ertelenmesine karar verilmesini istemiştir.</code> | <code>0.6354198455810547</code> | |
|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Dava konusu alacağın davacı şirketin ticari defter ve kayıtlarında sabit olduğu, itirazda bulunan davalının %20 'den aşağı olmamak üzere icra inkar tazminatına mahkum edilmesi gerektiği, taraflar arasında arabuluculuk görüşmelerine ait arabuluculuk son tutanağı dava dilekçesi ekine sunduğunu, açıklanan sebeplerden dolayı davalı tarafın icra inkar tazminatına hükmedilmesini, yargılama giderlerinin davalı tarafa yükletilmesine karar verilmesini talep ettiği görülmüştür.</code> | <code>Alıcı, devraldığı satılanın durumunu işlerin olağan akışına göre imkân bulunur bulunmaz gözden geçirmek ve satılanda satıcının sorumluluğunu gerektiren bir ayıp görürse, bunu uygun bir süre içinde ona bildirmek zorundadır. Alıcı gözden geçirmeyi ve bildirimde bulunmayı ihmal ederse, satılanı kabul etmiş sayılır. Ancak, satılanda olağan bir gözden geçirmeyle ortaya çıkarılamayacak bir ayıp bulunması hâlinde, bu hüküm uygulanmaz. Bu tür bir ayıbın bulunduğu sonradan anlaşılırsa, hemen satıcıya bildirilmelidir; bildirilmezse satılan bu ayıpla birlikte kabul edilmiş sayılır.</code> | <code>0.5559174418449402</code> | |
|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; bank Şubesi'ne () ait, 15.03.2022 tarihli, 75.000,00 TL bedelli, Iban No'lu, seri no'lu bir adet çekin müvekkilinin elindeyken kaybolduğunu, müvekkilinin kaybolan çek nedeniyle mağdur olmaması için öncelikle çek üzerine ödeme yasağı konulmasını ve çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilinin " Bankası / Şubesi'nin seri numaralı, keşidecisi Tic. Ve San. Ltd. () şirket yetkilisi olan, 25/12/2020 keşide tarihli, 24.751,68 TL bedelli, bir adet çekin kaybedildiğini beyanla öncelikle çek üzerinde ödeme yasağı karar verilmesini, yapılacak yargılama neticesinde çeklerin iptaline karar verilmesini talep etmiştir.</code> | <code>0.7215161919593811</code> | |
|
* Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters: |
|
```json |
|
{ |
|
"loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss" |
|
} |
|
``` |
|
|
|
### Evaluation Dataset |
|
|
|
#### legal_stsb_dataset |
|
|
|
* Dataset: [legal_stsb_dataset](https://huggingface.co/datasets/msbayindir/legal_stsb_dataset) at [8118fd0](https://huggingface.co/datasets/msbayindir/legal_stsb_dataset/tree/8118fd03b92a37c332aa7c3886d2d90acafa57d9) |
|
* Size: 2,887 evaluation samples |
|
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>score</code> |
|
* Approximate statistics based on the first 1000 samples: |
|
| | sentence1 | sentence2 | score | |
|
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------| |
|
| type | string | string | float | |
|
| details | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 88.39 tokens</li><li>max: 206 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 87.14 tokens</li><li>max: 198 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.14</li><li>mean: 0.6</li><li>max: 1.0</li></ul> | |
|
* Samples: |
|
| sentence1 | sentence2 | score | |
|
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------| |
|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilinin dilekçe içeriğinde bildirdiği çekin yasal hamili olduğunu, çekin kaybediğildiğini belirterek çekin üzerine ödeme yasağı konulması ile çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkili olan davacının hamili olduğu bedelli hamiline yazılı çekin kaybolduğunu, çekin üçüncü kişiler tarafından bulunması halinde müvekkili olan davacının mağduriyet yaşayacağını dermeyan etmiş, öncelikle davaya konu edilen çek hakkında ihtiyati tedbir (ödemeden men) kararı verilmesi ile çekin zayi nedeniyle iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.</code> | <code>0.913142204284668</code> | |
|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkili şirkete ait 2 adet çek yaprağının kaybolduğunu, çeklerin doldurulmadığını ve şirket yetkilisinin imzasının da bulunmadığını ancak banka nezdinde hala risk olarak göründüğünü beyanla çeklerin iptalini ve ödemeden men yasağı verilmesini talep ve dava etmiştir.</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Bankası A.Ş. Gültepe/İzmir Şubesine ait, 03.02.2022 tarihli, seri no’lu 20.000,00 TL bedelli çekin kaybolması ve bulunamaması nedeniyle çekin iptaline, davacı şirketin ileride zarara uğramasının önlenmesi bakımından çek bedelinin bankaca ödenmemesi yönünde karar kesinleşene kadar ödeme yasağı konulmasına karar verilmesini talep ve dava etmiştir.</code> | <code>0.758105456829071</code> | |
|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkillerinin davalı şirkette % 33 oranında pay sahibi olduklarını, geri kalan hisseye sahip olan davalıların uzun yıllardır müdür olarak görev yaptıklarını, yıldır kâr payı dağıtılmadığını, müvekkillerinin inceleme, bilgi alma ve genel kurula katılarak oy kullanma haklarının engellendiğini, davalı şahısların kendilerini alacaklı gösterdiklerini, müvekkillerinin genel kurulun toplantıya çağrılması ve özel denetim yapılmasını talep ettiğini, davalılar tarafından gönderilen cevabi ihtarnamede genel kurulun -tarihinde toplandığının, mali tabloların kabul edilerek müdürlerin ibra edildiğinin ve geçmiş yıl kârlarının ne şekilde tasarruf edileceğinin karara bağlandığının bildirildiğini oysa, çağrının usulüne uygun yapılmadığını, genel kurulda alınan kararların da kanuna, ana sözleşmeye ve iyiniyet kurallarına aykırı olduğunu ileri sürerek, genel kurul kararlarının yokluğunun tespiti ile iptaline ve şirkete özel denetçi atanmasına karar verilmesini ta...</code> | <code>Tescil kaydı ile ilan edilen durum arasında aykırılık bulunması hâlinde, tescil edilmiş olan gerçek durumu bildikleri ispat edilmediği sürece, üçüncü kişilerin ilan edilen duruma güvenleri korunur.</code> | <code>0.4380776286125183</code> | |
|
* Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters: |
|
```json |
|
{ |
|
"loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss" |
|
} |
|
``` |
|
|
|
### Training Hyperparameters |
|
#### Non-Default Hyperparameters |
|
|
|
- `eval_strategy`: steps |
|
- `per_device_train_batch_size`: 64 |
|
- `per_device_eval_batch_size`: 64 |
|
- `num_train_epochs`: 4 |
|
- `warmup_ratio`: 0.1 |
|
- `fp16`: True |
|
|
|
#### All Hyperparameters |
|
<details><summary>Click to expand</summary> |
|
|
|
- `overwrite_output_dir`: False |
|
- `do_predict`: False |
|
- `eval_strategy`: steps |
|
- `prediction_loss_only`: True |
|
- `per_device_train_batch_size`: 64 |
|
- `per_device_eval_batch_size`: 64 |
|
- `per_gpu_train_batch_size`: None |
|
- `per_gpu_eval_batch_size`: None |
|
- `gradient_accumulation_steps`: 1 |
|
- `eval_accumulation_steps`: None |
|
- `torch_empty_cache_steps`: None |
|
- `learning_rate`: 5e-05 |
|
- `weight_decay`: 0.0 |
|
- `adam_beta1`: 0.9 |
|
- `adam_beta2`: 0.999 |
|
- `adam_epsilon`: 1e-08 |
|
- `max_grad_norm`: 1.0 |
|
- `num_train_epochs`: 4 |
|
- `max_steps`: -1 |
|
- `lr_scheduler_type`: linear |
|
- `lr_scheduler_kwargs`: {} |
|
- `warmup_ratio`: 0.1 |
|
- `warmup_steps`: 0 |
|
- `log_level`: passive |
|
- `log_level_replica`: warning |
|
- `log_on_each_node`: True |
|
- `logging_nan_inf_filter`: True |
|
- `save_safetensors`: True |
|
- `save_on_each_node`: False |
|
- `save_only_model`: False |
|
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False |
|
- `no_cuda`: False |
|
- `use_cpu`: False |
|
- `use_mps_device`: False |
|
- `seed`: 42 |
|
- `data_seed`: None |
|
- `jit_mode_eval`: False |
|
- `use_ipex`: False |
|
- `bf16`: False |
|
- `fp16`: True |
|
- `fp16_opt_level`: O1 |
|
- `half_precision_backend`: auto |
|
- `bf16_full_eval`: False |
|
- `fp16_full_eval`: False |
|
- `tf32`: None |
|
- `local_rank`: 0 |
|
- `ddp_backend`: None |
|
- `tpu_num_cores`: None |
|
- `tpu_metrics_debug`: False |
|
- `debug`: [] |
|
- `dataloader_drop_last`: False |
|
- `dataloader_num_workers`: 0 |
|
- `dataloader_prefetch_factor`: None |
|
- `past_index`: -1 |
|
- `disable_tqdm`: False |
|
- `remove_unused_columns`: True |
|
- `label_names`: None |
|
- `load_best_model_at_end`: False |
|
- `ignore_data_skip`: False |
|
- `fsdp`: [] |
|
- `fsdp_min_num_params`: 0 |
|
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False} |
|
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None |
|
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None} |
|
- `deepspeed`: None |
|
- `label_smoothing_factor`: 0.0 |
|
- `optim`: adamw_torch |
|
- `optim_args`: None |
|
- `adafactor`: False |
|
- `group_by_length`: False |
|
- `length_column_name`: length |
|
- `ddp_find_unused_parameters`: None |
|
- `ddp_bucket_cap_mb`: None |
|
- `ddp_broadcast_buffers`: False |
|
- `dataloader_pin_memory`: True |
|
- `dataloader_persistent_workers`: False |
|
- `skip_memory_metrics`: True |
|
- `use_legacy_prediction_loop`: False |
|
- `push_to_hub`: False |
|
- `resume_from_checkpoint`: None |
|
- `hub_model_id`: None |
|
- `hub_strategy`: every_save |
|
- `hub_private_repo`: None |
|
- `hub_always_push`: False |
|
- `gradient_checkpointing`: False |
|
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None |
|
- `include_inputs_for_metrics`: False |
|
- `include_for_metrics`: [] |
|
- `eval_do_concat_batches`: True |
|
- `fp16_backend`: auto |
|
- `push_to_hub_model_id`: None |
|
- `push_to_hub_organization`: None |
|
- `mp_parameters`: |
|
- `auto_find_batch_size`: False |
|
- `full_determinism`: False |
|
- `torchdynamo`: None |
|
- `ray_scope`: last |
|
- `ddp_timeout`: 1800 |
|
- `torch_compile`: False |
|
- `torch_compile_backend`: None |
|
- `torch_compile_mode`: None |
|
- `dispatch_batches`: None |
|
- `split_batches`: None |
|
- `include_tokens_per_second`: False |
|
- `include_num_input_tokens_seen`: False |
|
- `neftune_noise_alpha`: None |
|
- `optim_target_modules`: None |
|
- `batch_eval_metrics`: False |
|
- `eval_on_start`: False |
|
- `use_liger_kernel`: False |
|
- `eval_use_gather_object`: False |
|
- `average_tokens_across_devices`: False |
|
- `prompts`: None |
|
- `batch_sampler`: batch_sampler |
|
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional |
|
|
|
</details> |
|
|
|
### Training Logs |
|
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | sts-dev_spearman_cosine | sts-test_spearman_cosine | |
|
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:-----------------------:|:------------------------:| |
|
| 0 | 0 | - | - | 0.7712 | - | |
|
| 0.2770 | 100 | 0.0198 | 0.0047 | 0.8934 | - | |
|
| 0.5540 | 200 | 0.0042 | 0.0034 | 0.9204 | - | |
|
| 0.8310 | 300 | 0.0033 | 0.0027 | 0.9401 | - | |
|
| 1.1080 | 400 | 0.0027 | 0.0023 | 0.9525 | - | |
|
| 1.3850 | 500 | 0.002 | 0.0021 | 0.9530 | - | |
|
| 1.6620 | 600 | 0.0019 | 0.0019 | 0.9593 | - | |
|
| 1.9391 | 700 | 0.0017 | 0.0017 | 0.9622 | - | |
|
| 2.2161 | 800 | 0.0013 | 0.0017 | 0.9628 | - | |
|
| 2.4931 | 900 | 0.0011 | 0.0016 | 0.9644 | - | |
|
| 2.7701 | 1000 | 0.0011 | 0.0015 | 0.9668 | - | |
|
| 3.0471 | 1100 | 0.0011 | 0.0014 | 0.9683 | - | |
|
| 3.3241 | 1200 | 0.0008 | 0.0014 | 0.9695 | - | |
|
| 3.6011 | 1300 | 0.0008 | 0.0013 | 0.9698 | - | |
|
| 3.8781 | 1400 | 0.0008 | 0.0013 | 0.9705 | - | |
|
| 4.0 | 1444 | - | - | - | 0.9688 | |
|
|
|
|
|
### Framework Versions |
|
- Python: 3.11.11 |
|
- Sentence Transformers: 3.3.1 |
|
- Transformers: 4.47.1 |
|
- PyTorch: 2.5.1+cu124 |
|
- Accelerate: 1.2.1 |
|
- Datasets: 3.2.0 |
|
- Tokenizers: 0.21.0 |
|
|
|
## Citation |
|
|
|
### BibTeX |
|
|
|
#### Sentence Transformers |
|
```bibtex |
|
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert, |
|
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks", |
|
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna", |
|
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", |
|
month = "11", |
|
year = "2019", |
|
publisher = "Association for Computational Linguistics", |
|
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084", |
|
} |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
## Glossary |
|
|
|
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
## Model Card Authors |
|
|
|
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.* |
|
--> |
|
|
|
<!-- |
|
## Model Card Contact |
|
|
|
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.* |
|
--> |
