sentence-transformers safetensors bert feature-extraction sentence-similarity generated_from_trainer dataset_size:23103 text-embedding transformers tr dataset:msbayindir/legal_stsb_dataset arxiv:1908.10084 base_model:dbmdz/bert-base-turkish-uncased base_model:finetune:dbmdz/bert-base-turkish-uncased model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: dbmdz/bert-base-turkish-uncased
datasets:
- msbayindir/legal_stsb_dataset
language:
- tr
library_name: sentence-transformers
metrics:
- pearson_cosine
- spearman_cosine
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:23103
- bert
- text-embedding
- transformers
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.
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
---

# 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.*
-->