File size: 108,187 Bytes
e301b55 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 |
---
language:
- tr
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1416892
- loss:SoftmaxLoss
- loss:CoSENTLoss
base_model: Supabase/gte-small
widget:
- source_sentence: answers-forums
sentences:
- main-forums
- '2015'
- '"Yaklaşan kozmik dinlenme çerçevesine göre ... 371 km / s hızla Aslan takımyıldızına
doğru" hareket ediyoruz.'
- '0117'
- Başka bir nesneye göre olmayan bir 'hareketsiz' yoktur.
- '0.80'
- source_sentence: "\tDavacı vekili dava dilekçelerinde özetle; müvekkili tarafından\
\ taraflar arasındaki ticari ilişkiden kaynaklanan faturalar nedeniyle davalının\
\ müvekkiline toplam 46.991,00 TL borcu bulunduğunu, borcun ödenmemesi üzerine\
\ davalı aleyhine Ankara ... Müdürlüğünün 2019/15322 sayılı takip dosyası ile\
\ icra takibi başlatıldığını, davalının kötü niyetli olarak takibe itirazı üzerine\
\ takibin durduğunu, itirazın haklı nedenlere dayanmadığını belirterek itirazın\
\ iptaline, takibin devamına, %20'den aşağı olmamak üzere icra inkar tazminatına\
\ hükmedilmesine karar verilmesini talep ve dava etmiştir. "
sentences:
- 'Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; davalı şirket ile müvekkili arasında
... E Blok adresindeki ofisin alçıpan, asma tavan, bölme duvar, giydirme duvarı
ve akustik alçıpan montajlarının eksiksiz ve tam olarak tamamlanması hususunda
02/05/2015 tarihinde montaj sözleşmesi imzalandığını, müvekkilinin sözleşme hükümlerini
yerine getirilerek montaj işlemlerini tamamladığını, ... E Blok adresindeki ofisin
alçıpan asma tavana, bölme duvar, giydirme duvar ve akustik alçıpan montajlarının
karşılığı olarak ödenmesi gereken hakkediş bedeli olan 20.000,00 TL''nin ödenmediğini,
müvekkiline yaptığı işin karşılığı olarak ödemenin eksik yapıldığından davalı
aleyhine ... Müdürlüğünün ... sayılı dosyası ile takip başlatıldığını, davalının
icra takibine itirazı üzerine takibin durduğunu, itirazın haklı nedenlere dayanmadığını
belirterek davalının borca ve yetkiye itirazının iptaline, takibin devamına,
%20''en az olmamak üzere icra inkar tazminatına hükmedilmesine karar verilmesini
talep ve dava etmiştir. '
- 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.
- 'Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Davacı şirket merkezine üçüncü şahıs
tarafından usulsüz haciz uygulandığını, davacı şirket adresine gelen ... A.Ş.
firması yetkilileri büroya geldikten sonra haciz mahallini kendileri çilingir
vasıtasıyla açtığını, bu uygulama sırasında hiçbir yetkili ya da üçüncü şahıs
yokken büro eşyalarının haczedildiğini ve muhafaza altına alındığını, bir kısım
kıymetli evrak, defter ve kayıtların da zayi edildiğini, işbu nedenle ticari işletmede
bulunan belgelerin zayi olduğunu, Türk Ticaret Kanunu’nun 82/7. Ve sair maddeleri
çerçevesinde davacı tarafa zayi belgesi verilmesini talep ve dava etmiştir. '
- source_sentence: Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; .... Tİc. Ltd. Şirketi
tarafından keşide edilen 08.05.2020 tarih, 25.000TL bedelli ve ... ... Cad.
Şubesine ait ... numaralı çek, .... Tİc. Ltd. Şirketi tarafından keşide edilen 13.06.2020
tarihli ve 65.000TL bedelli, ... ... Cad. Şubesine ait ... numaralı çekleri
müvekkili alışveriş esnasında kredi kartını kullanması sebebiyle cüzdanın yanında
olduğunu hatırladığını, eve geldiğinde cüzdanını bulamadığını, cüzdanında kredi
kartları ve bir miktar para ile çekleri kaybettiğini belirterek çeklerin iptaline
karar verilmesini talep ile dava etmiştir.
sentences:
- ' Borçlu, devri öğrendiği sırada devredene karşı
sahip olduğu savunmaları, devralana karşı da ileri sürebilir.
Borçlu, devri öğrendiği anda muaccel olmayan alacağını, devredilen
alacaktan önce veya onunla aynı anda muaccel olması koşuluyla borcu ile takas
edebilir. '
- 'Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkilinin hamili olduğu ------ Şubesi''ne
ait, keşidecisinin ---------. olduğu,---- seri/çek no''lu ------ tutarındaki-----------
keşide tarihli çek zayi olduğunu, müvekkilin telafisi güç ve hatta imkansız zararlara
uğramaması için ihtiyati tedbir kararı verilerek çekin ödenmemesinin durdurulmasına
ve davaya konu çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir. '
- ' Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; dava dışı sigortalı ... A.Ş.''ye ait,
müvekkili sigorta şirketinden Kasko poliçesi ile sigortalı ... plakalı aracın,
... tarafından oto yıkama hizmeti almak üzere davalıya ait işyerine 09.12.2013
günü bırakıldığını ve işyerinden çalındığını, iş bu olay üzerine araç kullanıcısı
tarafından Göktürk Polis Merkezine başvurulduğunu, aracın bulunamaması üzerine
müvekkili sigorta şirketi tarafından aracın rayiç değeri olarak tespit edilen
200.000,00 TL''nin sigortalıya 04.06.2014 tarihinde ödendiğini ve TTK 1472. maddesinde
açıklanan halefiyet kuralı gereği sigortalısına yaptığı ödemeyi davalı taraftan
talep ettiğini ancak davalı taraftan herhangi bir cevap alamadığını, alacağın
tahsili için İstanbul ...icra Müdürlüğünün ... E. Sayılı dosyası ile girişilen
takibe davalı borçlunun borca itirazı nedeniyle itiraz edilen alacak miktarı
için itirazın iptaline, takibin devamına, davalının %20''den aşağı olmamak kaydıyla
icra inkar tazminatına mahkum edilmesine karar verilmesini dava ve talep etmiştir.
Davalı vekili cevap dilekçesinde özetle; Olayın meydana geldiği yerin müvekkili
şirkete ait oto yıkama faaliyetinin yapıldığı iş yeri olduğunu, olayın yıkama
için bırakılan ... plakalı aracın gasp edilerek çalınması ile meydana geldiğini,
olayın faillerinin belli olduğunu takipte yer alan diğer borçlular olduğunu, İstanbul
14.Ağır Ceza Mahkemesi 2015/201 E.sayılı dosyası ile dava açıldığını, olayın gerçekleşme
şekli itibari ile müvekkilinin ve işyerinde yıkama faaliyetinde bulunan çalışanların
kusur ve ihmali söz konusu olmadığını, 3. kişilerce gasp edilmek suretiyle çalınan
araç için ödenen bedelin taraflarından rücuen talep edilmesinin mümkün olmadığını
belirterek davanın reddine karar verilmesini talep etmiştir. Mahkemece yapılan
yargılama sonucunda, "Davanın kısmen kabulü, kısmen reddi ile, Davalının İstanbul
... İcra Müdürlüğünün ... Esas sayılı takibe itirazının kısmen iptaline, takibin
kaldığı yerden asıl alacak 200.000,00 TL ve faiz üzerinden devamına, işlemiş
faiz talebi bakımından ispat olunamayan 13.857,53 TL için davanın reddine, şartları
oluşmayan icra-inkar tazminat talebin reddine," karar verilmiştir. Bu karara karşı
davacı vekili ve davalı vekili istinaf başvurusunda bulunmuştur. Davacı vekili
istinaf başvuru dilekçesinde özetle; yerel mahkeme tarafından takipten önce davalının
temerrüde düşürüldüğünün ispat edilememesi nedeniyle işlemiş faiz talebi bakımından
davanın reddine karar verilmesinin somut olayın niteliğine ve hukuka açıkça aykırılık
teşkil ettiğini belirterek istinaf yasa yoluna başvurmuştur. Davalı vekili istinaf
başvuru dilekçesinde özetle; verilen karar usul ve yasaya aykırı olduğunu, belirtmiş
oldukları gerekçeler ve kararın esasına etki eden taleplerinin dikkate alınmadığını,
açık yasal düzenlemelerin hiçbir şekilde irdelenmediğini, davalı tarafın davaya konu
hırsızlık suçunun işlenmesinde herhangi bir ihmal ve kusurunun bulunmadığını,
müvekkillerinin ve çalışanlarının konu suç olayında bir kusuru bulunmadıklarını,
sanıkların çalışanları darp etmek suretiyle aracı çaldıklarının açık olduğunu,
her ne kadar TMK 74. madde gereğine dayanarak yerel mahkemece hüküm kurulmuş ise
de hukuk mahkemeleri maddi vakıalarla bağlı olsa da sanıkların mahkumiyet ve beraat
kararlarıyla bağlı olmadığını, bu nedenle salt sanıkların kendilerini kurtarmak
amacıyla verdikleri soyut beyanlarına itibar edilerek karar verilmesinin hukuka
aykırı olduğunu, garaj ve otopark işletenin motorlu taşıtını bırakanın taşıtına
ve eklentilerine gelen zarardan sorumluluğu TBK’nda kusursuz sorumluluk olarak
düzenlendiğini, bununla birlikte, bazı hallerde bu sorumluluğun sınırlandırılması
bazı hallerde ise tamamen kaldırılması yönünde hükümlere de yer verildiğini, TBK''nın
579. maddesi kusursuz sorumluluğu miktar itibariyle sınırlandırdığını, kabul
anlamına gelmemek kaydıyla sorumlu tutulacak olsa dahi müvekkilinin kusursuz olduğundan
bahisle üst sınırdan sorumlu tutulması gerektiğini belirterek istinaf yasa yoluna
başvurmuştur. Dava kasko sözleşmesinden kaynaklanan tazminat istemine ilişkin
olup istinaf açısından uyuşmazlık konusu HMK''nın 355. maddesine göre kamu düzeni
ve istinaf nedenleri ile sınırlı olmak üzere İlk Derece Mahkemesince verilen kararın
usul, yasa ve dosya içeriğine uygun olup olmadığıdır. Davacıya kasko sigortalı
bulunan aracın davalının işlettiği oto yıkama işyerine bırakılması ile sigortalı
araç sürücüsü ile oto yıkama işletmecisi arasında 6098 sayılı TBK''nun 561 vd.
maddelerinde düzenlenmiş olan vedia (saklama) sözleşmesi ilişkisi kurulmuştur.
TBK''nun 561 vd. maddelerinde düzenlenen vedia akdi gereği, menkul bir malı saklamak
üzere alan malı aldığı şekliyle teslim etmekle yükümlüdür, kanunun kendine yüklediği
yükümlülüğe uymayan saklayan bu nedenle oluşacak zararlardan sorumludur. TBK''nın 579
maddesi uyarınca da sorumluluğu vardır. Davacıya kasko sigortalı aracın davalıya
ait oto yıkamada bulunduğu sırada çalındığı hususları taraflar arasında ihtilaf
konusu değildir. Taraflar arasında ihtilaflı olan husus, sigortalı aracın çalınması
olayında davalının kusurunun bulunup bulunmadığı noktasındadır. Bu durumda mahkemece,
davaya konu rücuen tazminat isteminin dayanağı olan, davacının sigortaladığı aracın
çalınması olayı ile ilgili olarak İstanbul 14. ACM 2015/201 E. 2017/46 karar sayılı
kararı ile"Mülkiyeti ... AŞ isimli tüzel kişiliğe ait olup, ... AŞ adlı başka
bir şirkete kiralanan ve suç tarihi olan 09/12/2013 günü şirket çalışanı özel
şoför ...''ın kullanımında olan ... plaka sayılı 2012 model ... marka kiralık
otomobilin ... adlı şoför tarafından olay tarihinde gün içerisinde Eyüp / Göktürk
Polis Merkezi Amirliği mıntıkasında yer alan, mağdur tanık ve diğer tanıkların
çalışanı olduğu Selanik Bulvarı üzerindeki ... adlı işyerine yıkatmak için bırakıldığı,
evvelinde de birlikte çok sayıda otomobil hırsızlığı gerçekleştiren ve deyim yerindeyse
bizatihi ...''in beyanına nazaran profesyonel oto hırsızları olan sanıklar ...
ve ...''ın yanlarında ... isimli açık kimlik bilgileri tam olarak tespit edilemeyen
3.bir şahıs olduğu halde ... marka başka bir araç ile araç yıkatma bahanesi ile
oto yıkamacıya geldikleri, ... isimli kimliği meçhul failin araç içerisinden inmediği,
yıkamacı çalışanları ... ve ...''ın başka işlerle ilgilenmesi sırasında bu boşluktan
faydalanan sanık ...''in anahtarlık yerinde asılı halde bulunan suça konu aracın
kontak anahtarını fark ettirmeden bulunduğu yerden aldığı, diğer sanık ...''ın
ise direksiyon tarafına geçtiği, aracın kilitli kapılarını açıp çalıştırıp hareket
ettirerek birlikte hızla olay yerinden ayrıldıkları, daha sonra çaldıkları aracı
12.500 - 15.000-TL bir bedel ile ... isimli çalıntı araç parçaları satın alan
bir şahsa sattıkları, olayın oluş ve meydana geliş biçiminin bu şekilde cereyan
ettiği vicdani sonuç ve kanısına varılmakla..." gerekçesi ile dava dışı üçüncü
kişiler ... ve ... hakkında hırsızlık suçundan cezalandırılmalarına karar verildiği
kararın kesinleştiği görülmüştür. Yargıtay’ın yerleşik uygulamasına ve öğretideki
genel kabule göre, maddi olgunun tespitine ilişkin ceza mahkemesi kararı hukuk
hakimini bağlar. Ceza mahkemesinde bir maddi olayın varlığı ya da yokluğu konusundaki
kesinleşmiş kabule rağmen, aynı konunun hukuk mahkemesinde yeniden tartışılması
olanaklı değildir (HGK''nun 11.10.1989 gün ve E:1989/11-373, K:472, HGK''nun
27.04.2011 gün ve E:2011/17-50, K:2011/231 sayılı ilamları). Türk Borçlar Kanunu''nun
74. maddesi gereğince, hukuk hakimi ceza hakiminin tespit ettiği kusurla bağlı
değil ise de Ceza Mahkemesince tespit edilen fiilin hukuka aykırılığı ve illiyet
bağını saptayan maddi vakalar yönünden Ceza Mahkemesi kararı ile bağlıdır. Bu
kapsamda ceza mahkemesince maddi vaka değerlendirilirken olayın oluşunun belirtildiği,
bu kararın kesinleşmiş olması durumunda bu maddi olgu artık hukuk mahkemesi için
de bağlayıcı niteliktedir. Bu hususa değinen istinaf talebi yerinde değildir.
Ancak ceza dosyası kapsamında davaya konu olay kapsamında davalının kusuru bulunup
bulunmadığı yönünden bir değerlendirme yapılmadığı görülmüştür. Bu nedenle mahkemece İstanbul
14. ACM 2015/201 E. 2017/46 karar sayılı dosya aslının celbi sağlanarak, olay
yeri kayıtların, iş yerinin çalışma şekli, müşteri araçlarının anahtarlarının
tutulduğu yer ve bu yerin nasıl korunduğu, anahtarların nasıl muhafaza edildiği
tespit edilerek davalı oto yıkama işletmecisinin kusuru tespit edilmeden ve TBK''nın
579/2 maddesinde belirtilen şartlar değerlendirilmeden karar verilmesi eksik incelemeye
dayalı olmuştur. Trafik kazaları, nitelikleri itibariyle haksız fiillerdendir.
Haksız fiillerde temerrüt tarihi, haksız fiilin meydana geldiği tarih olup, zarar
sorumlusunun ayrıca ihbar ve ihtar edilmesine gerek yoktur. Sigorta ettirenin
dava hakkı tazmin ettiği bedel nispetinde sigortacıya intikal eder. Ödeme tarihi
aynı zamanda 3. şahsa rücu edebilme tarihidir. Bu nedenle işleten ve sürücünün
faizden sorumluluğunun başlangıcının halefiyet başlangıcı olan ödeme tarihi olarak
kabulü gerekir. Bu hale göre sigorta şirketinin sigortalısına ödeme tarihinden
takip tarihine kadar işlemiş faizin hesaplanarak hüküm altına alınması gerekirken
yazılı şekilde karar verilmiş olması isabetli olmamıştır (Yargıtay 17. Hukuk Dairesinin
2013/21198 E. ve 2014/1568 K.sayılı kararı). Açıklanan nedenlerle, davacı vekili
ile davalı vekilinin istinaf başvurusunun kabulü ile HMK''nın 353/1-a/6. maddesi
uyarınca İlk Derece Mahkemesi kararının kaldırılmasına, dosyanın yukarıda belirtilen
şekilde işlem yapılmak üzere mahkemesine gönderilmesine karar verilmiştir.'
- source_sentence: 'Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; davalı- borçlu ile müvekkili
arasında, davalı- borçlu tarafından işletilen "..." isimli işletmesinde müvekkil
şirkete ait mamullerin satışı ile ilgili olarak 28/01/2019 tarihli Satış Noktası
Sözleşmesinin imzalandığını, müvekkili olduğunu şirketin sözleşmede kararlaştırılan
bütün edimlerini eksiksiz olarak yerine getirdiğini, kendisinden talep edilen
ürün teslimlerini zamanında yaptığını, ürünlerin müşterilerine sağlıklı bir şekilde
sunulabilmesi için soğutucuların teslim edildiğini, sözleşmede kararlaştırılan
iskontoların uyguladığını, yine sözleşmenin Ek Özel Şartının 5. Maddesi gereğince
yükümlendiği nakit yardımı- kdv dahil 23.600,00-TL ''yi davalıya verdiğini, fakat
davalı- borçlunun şirket sözleşmesinde kararlaştırılan yükümlülüklerini yerine
getirmediğini cari hesap borcunu vadesinde ödemediğini, sözleşmenin özen borcundan
belirtilen aylık olarak en az 84 kasa koli ürün kotasını doldurmadığını, sözleşmede
kararlaştırılan 2000 kasa koli ürün kotasını doldurmadan ürün alımını kestiğini,
davalı- borçlunun sözleşmeye aykırı davranışı nedeniyle nakit yardımının iadesi
ve cari hesap borcu için İzmir ... İcra müdürlüğünün .../... esas sayılı dosyasıyla
ilamsız icra takibini yaptığını davalı- borçlunun söz konusu takibe itiraz etmesi
üzerine takibin durdurulmasına karar verildiğini, yukarıda açıklanan nedenler
ile davalı- borçlunun haksız ve kötüniyetli olarak takibi sürüncemede bırakmak
kastıyla borca ve tüm ferilerine itiraz ettiğini ve takibin durdurulmasına neden
olduğunu, bu nedenle davalı- borçlular aleyhine %20''den az olmamak üzere icra
inkar tazminatına hükmedilmesini, yargılama giderleri ile vekalet ücretini davalı
tarafa yükletilmesini talep etmiştir. '
sentences:
- 'Pay sahiplerinin çağrı
veya gündeme madde konulmasına ilişkin istemleri yönetim kurulu tarafından reddedildiği
veya isteme yedi iş günü içinde olumlu cevap verilmediği takdirde, aynı pay sahiplerinin
başvurusu üzerine, genel kurulun toplantıya çağrılmasına şirket merkezinin bulunduğu
yerdeki asliye ticaret mahkemesi karar verebilir. Mahkeme toplantıya gerek görürse,
gündemi düzenlemek ve Kanun hükümleri uyarınca çağrıyı yapmak üzere bir kayyım
atar.
Kararında, kayyımın, görevlerini ve toplantı için gerekli belgeleri hazırlamaya
ilişkin yetkilerini gösterir. Zorunluluk olmadıkça mahkeme dosya üzerinde inceleme
yaparak karar verir. Karar kesindir.'
- ' 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.'
- Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Davacı vekilinin 15.01.2021 harç ikmal
tarihli dava dilekçesinde özetle; müvekkil aleyhine ... İcra Müdürlüğünün
11.01.2021 tarih ... E Sayılı dosyası üzerinden başlatılan haksız takibe konu çeke ilişkin müvekkilin
borçlu olmadığının tespitine, müvekkil aleyhine başlatılan haksız icra takibinin
müvekkil şirketin yetkili hamil olması ve yetkisiz olan davalıya diğer borçlular bakımından ödeme yapılması
durumunda müvekkil alacağını tahsil imkanı tehlikeye gireceğinden (... Kon.
Tekstil Ltd Şti hariç) tüm borçlular bakımından durdurulması yönünden ihtiyati
tedbir kararı verilmesi , takibe konu çekin müvekkil şirkete iade edilmesi talebinde
bulunma gereği hasıl olduğu, müvekkil şirketin faaliyet gösterdiği ... İş ...
Sn Tic. J Blok No 12-13 .../İstanbul adresinde henüz kimliği bilinmeyen kişiler tarafından
Hırsızlık hadisesi meydana geldiği, hırsızlık olayıyla hamili lehtarı müvekkil
şirket olan çekler çalındığı, ... Polis Merkezi Amirlğine şüpheliler şikayet edildiği,
olaya ilişkin ... C. Başsavcılığının ... Soruşturma dosyası üzerinden devam
edildiği, ayrıca ... 1 ATM ... E Sayılı dosyasından Çek zayi nedeniyle çek iptali davası
açıldığı, davaya konu çeklere ilişkin toplam 52.515.76 TL teminat yatırıldığı,
dosyaya konu çeklere ilişkin ödemeden men yasağı kararı verildiği, karar ilgili
bankalara müzekkere ile bildirildiği, ... tarafından düzenlenen ... Bankası /... İstanbul Şb.
... Iban nolu hesaba ait 31.12.2020 keşide tarihli ... nolu 5.000 TL bedelli
çek de nu davaya konu çeklerden biri olduğu, çeke ilişkin ödeme yasağı konulduğu,
İcra takibine dayanak olan çek üzerinde de belirtildiği, konulan kayıtta “çekin karşılığı yoktur
TC ... 1 ATM 11.09.2020 tarih ... E Sayılı yasağı gereğince çek hakkında her
hangi bir işlem yapılmayarak iade edilmiştir” yazılı olduğu, müvekkilin hamili/lehtarı
olduğu çekler ticari ilişkisi olduğu diğer firmalara verilmek üzere cirolu ve
imzalı bir şekilde kasasında muhafaza edilmekte iken kimliği belirsiz kişilerce çalındığı, dolayısıyla
çek üzerindeki yer alan imza müvekkile ait olduğundan icra Hukuk Mahkemesine başvurulmadığı, Zira
İcra Hukuk Mahkemesi dar yetkili olup sadece şekli inceleme yapma yetkisi
mevcut olduğundan davalı aleyhine huzurdaki dava ikame edildiği, hırsızlık suçuna
ilişkin çeklerden bazıları bankalar ile Faktoring kuruluşlarına ibraz edildiğinde
bankalar ve faktöring kuruluşlarınca bilgi verildiği, çek iptaline konu çeklerin henüz davalıya
geçmediği bir zaman diliminde ciro zincirinde davalının üstünde yer alan
... Kon Tekstil Ltd Şti’ce bankalara ve faktöring firmalarına ibraz edilmeye çalışıldığı,
bunun öğrenilmesi ile ... C. Başsavcılığına ... Sayılı dosyası talepte bulunulduğu,
31.11.2020 tarihinde Savcılık şirketin eski ortağı ... dinlenilmesi için müzekkere
yazıldığı, ancak bu kişi henüz dinelemediği, müvekkil ile ... Kon Ltd Şti arasında
her hangi bir ticari ilişki bulunmadığı, müvekkil davaya konu çeki ... Kon Ltd
Şti’ne ciro edip vermediği, bu nedenle müvekkilden sonra sonra çek üzerindeki ciro
silsilesi bozulduğu, davalı şirkette çek bakımından yetkili hamil sıfatına haiz
olmadığı, müvekkil aleyhine başlatılan haksız icra takibi öncesinde çek iptali davasına
teminat yatırılmış olması nedeniyle teminatsız olarak ve halihazırda icra takibine
konu çekin iptaline ilişkin davanın derdest oluşu ile diğer borçlularca borcun
ödenmesi ihtimaline de müvekkilin alacağını tahsil imkanının tehlike altına
girmesi ihtimaline binaen ... Kon Ltd Şti hariç tüm borçlular bakımından
durdurulması gereği hasıl olduğu, ayrıca davalı tarafından başlatılan icra takibinde borçlu
olan şirketlere yönelik ihtiyati haciz kararı talep edilmiş ve henüz şirketler
aleyhine ihtiyati haciz kararı verilmemişse de müvekkil şirketin haksız ve mesnetsiz şekilde haciz tehdidi
altında olduğu, Davalı tarafça ... ATM ... D.İş sayılı dosyasına henüz
teminat yatırılmamış olup söz konusu teminatın yatırılması halinde davalıya iade
edilmesine muvafakat edilmediği,TTK.792 m. Gereğince çeki kötü niyetli elde bulunduranın çek, geri vermekle
yükümlü olduğu, arz ve izah edilen nedenlerle; müvekkilin çalıntı çeke dayalı
yetkisiz hamil tarafından haksız yere başlatılan İcra takibi nedeniyle zarara
uğramasını önlemek amacıyla ... 1. ATM ... E Sayılı dosyasına teminat yatırılmış
olunması sebebiyle ... İcra Md ... E Sayılı dosyasından başlatılan takibin yargılama
sonuna kadar teminatsız olarak takibin tedbiren durdurulmasına, aksi kanaate
olunur ise; Uygun teminat karşılığında takibin tedbiren durdurulmasına, müvekkilin
çekten kaynaklanan alacağının tahsil imkanının tehlike altına girmesi ihtimali
kuvvetle muhtemel olması nedeniyle durdurma kararının ... Kon Ltd Şti hariç tüm
borçlular adına verilmesini, TTK.792 gereğince müvekkilin yetkili hamil olduğu çekin iadesine, yargılama
giderleri, vekalet ücretinin davalıya yüklenmesine, davalı aleyhine %20 tazminata
hükmedilmesine karar verilmesi talep ve dava etmiştir.
- source_sentence: answers-forums
sentences:
- '1017'
- main-forums
- '1.80'
- Pek çok çocuk, ödülle motive olmak yerine, kontrol altında olmaktan motive olur.
- Bir olasılık, ev işleri için ödül (ler) i belirleme amacını taşıyan bir aile toplantısı
yapmaktır.
- '2015'
datasets:
- Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1
- emrecan/all-nli-tr
- x1saint/sts
- figenfikri/stsb_tr
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- pearson_cosine
- spearman_cosine
model-index:
- name: SentenceTransformer based on Supabase/gte-small
results:
- task:
type: semantic-similarity
name: Semantic Similarity
dataset:
name: sts dev
type: sts-dev
metrics:
- type: pearson_cosine
value: 0.42703730702392106
name: Pearson Cosine
- type: spearman_cosine
value: 0.434696021205193
name: Spearman Cosine
---
# SentenceTransformer based on Supabase/gte-small
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Supabase/gte-small](https://huggingface.co/Supabase/gte-small) on the [all-nli-pair-class](https://huggingface.co/datasets/Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1), [stsb](https://huggingface.co/datasets/emrecan/all-nli-tr) and [x1saint](https://huggingface.co/datasets/x1saint/sts) datasets. It maps sentences & paragraphs to a 384-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:** [Supabase/gte-small](https://huggingface.co/Supabase/gte-small) <!-- at revision 93b36ff09519291b77d6000d2e86bd8565378086 -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 384 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Datasets:**
- [all-nli-pair-class](https://huggingface.co/datasets/Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1)
- [stsb](https://huggingface.co/datasets/emrecan/all-nli-tr)
- [x1saint](https://huggingface.co/datasets/x1saint/sts)
- **Language:** tr
<!-- - **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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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("x1saint/gte-small-tr")
# Run inference
sentences = [
'answers-forums',
'2015',
'1017',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]
# 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
* Dataset: `sts-dev`
* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| pearson_cosine | 0.427 |
| **spearman_cosine** | **0.4347** |
<!--
## 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 Datasets
#### all-nli-pair-class
* Dataset: [all-nli-pair-class](https://huggingface.co/datasets/Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1) at [67baa14](https://huggingface.co/datasets/Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1/tree/67baa141cf4f6634c983d77eea193c5535611e5a)
* Size: 474,283 training samples
* Columns: <code>premise</code>, <code>hypothesis</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | premise | hypothesis | label |
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 419.29 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 40 tokens</li><li>mean: 401.34 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~40.80%</li><li>1: ~42.60%</li><li>2: ~16.60%</li></ul> |
* Samples:
| premise | hypothesis | label |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Davacı tarafından davalı aleyhine açılan İtirazın İptali davasının mahkememizde yapılan açık yargılaması sonunda dosya incelendi. AÇILAN DAVA VE İDDİA :Davacı vekilinin dava dilekçesinde özetle; Müvekkilinin EPDK'dan (Enerji Piyasası DenetlemeKurumu) aldığı onay ile Eylül 2012 den bu yana tüm Türkiye'de elektrik enerjisi tedariki ve toptan satış hizmeti sunduğunu, davalıdan da davacı şirket ile akdettiği sözleşmeye binaen müvekkili şirkketten satın aldığı elektrik ödemelerini aksattıığı düzenlenen faturaları ödemedğinden temerrüde düştüğünü, davacı tarafından defalarca uyarılmasına rağmen de borcunu ödemedeğini bunün üzerine müvekkili İstanbul ... İcra müdürlüğünün ... Esas sayılı dosyasıda ilamsız icra takibi başlattığını davalının borca kötü niyetli olarak itiraz ettiğini ve takibin durduğunu itirazın iptali ile takibin devamına davalı hakkında haksız ve kötü niyetli irizları nedeniyle %20 den aşağı olmamak üzere icra inkar tazminatına hükmedilmesine ve yargılama gideri ile vekale...</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle;Müvekkili ...'a karşı halihazırda 17/07/2018'de açılmış .... İcra Dairesi'nde ... Esas Sayılı dosya ile devam eden bir icra dosyası bulunduğunu, bu icra dosyası kapsamında 12/11/2018'den beri müvekkilinin maaşına haciz uygulandığını, dosya ödeme emrinde dosyanın dayanağı, "(Kredi kartı borcu) .... İcra-... Esas dosyalarından kaynaklanan alacağın takipte ve tahsilde tekerrür olmamak üzere tahsili talebidir." şeklinde yazıldığını, müvekkili ...'ın, 2003 yılında kimliğinin çalınarak bazı bankacılık ve telefon işlemlerinde kullanıldığını, adına kredi çekildiğini, kredi kartı çıkarıldığını, telefon hattı açıldığını ve o dönemde bu konuda şikayette bulunduğunu, ... Cumhuriyet Başsavcılığı'nca 28/01/2004 suç tarihli ... soruşturma numaralı dosyasına ulaşıldığını, bu dosyada, müvekkilinin şüpheli olarak görünmekte iken şikayetçi ...A.Ş.' olduğunu, yapılan soruşturma sonucunda gerçek şüpheli şahısların ortaya çıkarılamadığı, fakat müvekkilinin suçlu olmad...</code> | <code>0</code> |
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkili şirket tarafından,----işbu sözleşmeye istinaden düzenlenen ---- ait alüminyum levha emtiasının, davalı taşıyıcı şirket tarafından, ---- tarihinde, dava dışı sigortalı firmanın ------ fabrikasından yüklenildiğini, davalı taşıyıcı firmanın sorumluluğunda, --- nakli gerçekleşen toplam ---; net ağırlığı --- uygun ambalajlar ile nakledilen emtiaların, gümrük işlemleri sonrası--- alıcı şirket tarafından --- tarihinde teslim alındığı ancak teslim esnasında ------paket no’lu levhaların ıslanması sebebi ile emtianın hasara uğramış olduğu tespit edilerek taşıma senedine ihtirazi kayıt düşüldüğü ve bu levhaların hurda edilmek üzere ayrıldığını, davalı taşıyıcı şirketin sorumluluk sahasında gerçekleşen işbu hasar sonrası, bağımsız ve uzman eksper tarafından yapılan incelemelere istinaden tanzim edilmiş olan ekspertiz raporunda; hasar nedeninin, emtianın taşıyıcının sorumluluğunda bulunduğu esnada ıslanarak hasara uğramış olmasından, ıslanan paketi...</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkili------- ------------- tarihinde davalının------ aracın çarpması nedeniyle hasara uğradığını, meydana gelen kazada davalının %100 kusurlu olduğunu, müvekkili şirket tarafından zarar gören araç için ------ hasar tazminatı ödendiğini, yapılan incelemeler neticesinde davalının sigortacısı olduğu aracın kusurlu olduğunun tespit edildiğini, kaza neticesinde ------ aracın ---- geldiğini, buna göre aracın piyasa değerinin tespit edildiğini ve tespit edilen değerin ------------ tarafından, kalan ------ ise -----tarafından ödendiğini, ayrıca, -----aracın hasarı sırasında ------ kırılması,---- durdurulamaması nedeniyle ------- hasarın tespitinin de ayrıca gerekli hale geldiğini, bu nedenle müvekkili --------- hasarının tespiti için---------------nedeniyle-------- daha ödendiğini, davalının, kusurlu --------------- nedeniyle davalı tarafa başvurulduğunu, davalı tarafın --------- hiçbir gerekçesi olmaksızın ödemediğini, müvekkili şirket tarafından 1....</code> | <code>1</code> |
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle, müvekkili şirketin keşidecisi olduğu ----------------- Taşdelen Şubesine ait, ---- seri numaralı, 17.02.2019 vade tarihli, 50.000,00-TL bedelli çeki lehtara vermek üzere hazırlandığını ancak müvekkili şirket yetkilisinin cüzdanını kaybetmesi suretiyle çeklerin zayi olduğunu, söz konusu çeklerin kötü niyetli üçüncü kişilerin eline geçmesi halinde müvekkilinin mağdur olacağını, bu nedenle ödemeden men talimatı verilmesini ve zayi edilen çekin iptaline dair karar verilmesini talep ve dava etmiştir.</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; ... plakalı araç ... sayılı Genişletilmiş Kasko Sigortası Poliçesi ile müvekkili şirkete, sigortalı olduğunu, hadisenin, 14/06/2017 tarihinde ... plakalı aracın ... ... ... yolu üzerinde seyir halinde iken önünde seyir halinde bulunan sigortalı ... plakalı aracın trafik nedeniyle duraksaması nedeniyle duramayarak çarpması akabinde sigortalı ... plakalı aracın önünde seyir halinde bulunan ... plakalı araca, onun da önünde seyir halinde bulunan ... plakalı araca arkadan çarpması ve bu araçların sırasıyla ... aracın arkaya ... plakalı araca onun da duramayarak ... plakalı araca arkadan çarpması neticesinde çoklu maddi hasarlı trafik kazası meydana gelmiştir, Davalı/Borçlu ... sigortalısı olan ... plakalı aracın, müvekkil şirket sigortalısı olan ... Plakalı araca çarpması neticesinde maddi hasar aldığını, sigortalının, yapmış olduğu başvuru neticesinde Hasar gören sigortalı araca yaptırılan ekspertiz incelemesi sonucunda aracın hasarlı olduğunun tesp...</code> | <code>0</code> |
* Loss: [<code>SoftmaxLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#softmaxloss)
#### stsb
* Dataset: [stsb](https://huggingface.co/datasets/emrecan/all-nli-tr) at [daeabfb](https://huggingface.co/datasets/emrecan/all-nli-tr/tree/daeabfbc01f82757ab998bd23ce0ddfceaa5e24d)
* Size: 941,086 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: 5 tokens</li><li>mean: 47.0 tokens</li><li>max: 301 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 25.29 tokens</li><li>max: 103 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.48</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | score |
|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
| <code>Kavramsal olarak krem kaymağının iki temel boyutu vardır - ürün ve coğrafya.</code> | <code>Ürün ve coğrafya krem kaymağını işe yarıyor.</code> | <code>0.5</code> |
| <code>Mevsim boyunca ve sanırım senin seviyendeyken onları bir sonraki seviyeye düşürürsün. Eğer ebeveyn takımını çağırmaya karar verirlerse Braves üçlü A'dan birini çağırmaya karar verirlerse çifte bir adam onun yerine geçmeye gider ve bekar bir adam gelir.</code> | <code>Eğer insanlar hatırlarsa, bir sonraki seviyeye düşersin.</code> | <code>1.0</code> |
| <code>Numaramızdan biri talimatlarınızı birazdan yerine getirecektir.</code> | <code>Ekibimin bir üyesi emirlerinizi büyük bir hassasiyetle yerine getirecektir.</code> | <code>1.0</code> |
* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
}
```
#### x1saint
* Dataset: [x1saint](https://huggingface.co/datasets/x1saint/sts) at [85ac563](https://huggingface.co/datasets/x1saint/sts/tree/85ac563a90a8b801479ac1bc689b743574bb0e90)
* Size: 1,523 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: 5 tokens</li><li>mean: 42.14 tokens</li><li>max: 353 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 40.23 tokens</li><li>max: 172 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.69</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | score |
|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
| <code>George Orwell, 1903 yılında Hindistan'ın Bengal bölgesinde doğdu.</code> | <code>George Orwell, Montihari şehrinde doğmuştur.</code> | <code>0.8</code> |
| <code>Orwell, Eton College'de eğitimini tamamladı.</code> | <code>Orwell öğrenimini Eton College'de bitirdi.</code> | <code>1.0</code> |
| <code>George Orwell, İngiltere yönetimine karşı çıkarak Hindistan Polisi görevinden istifa etti.</code> | <code>Orwell, İmparatorluk yönetiminin iç yüzünü görünce istifayı tercih etti.</code> | <code>0.8</code> |
* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
}
```
### Evaluation Datasets
#### all-nli-pair-class
* Dataset: [all-nli-pair-class](https://huggingface.co/datasets/Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1) at [67baa14](https://huggingface.co/datasets/Turkish-NLI/legal_nli_TR_V1/tree/67baa141cf4f6634c983d77eea193c5535611e5a)
* Size: 5,000 evaluation samples
* Columns: <code>premise</code>, <code>hypothesis</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | premise | hypothesis | label |
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 74 tokens</li><li>mean: 420.94 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 43 tokens</li><li>mean: 406.85 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~44.30%</li><li>1: ~39.00%</li><li>2: ~16.70%</li></ul> |
* Samples:
| premise | hypothesis | label |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Davacı şirketin taşıyan sıfatıyla davalı şirkete ait yükü kendisi ile yapılan taşıma sözleşmesi uyarınca ... Limanından ... tarihinde yükleyerek .../ ... Limanı’na taşıdığını ve yükü ihtiva eden 3 adet konteyneri liman sahasına kapalı ve mühürlü olarak ... tarihinde gemiden tahliye ettiğini, ... numaralı konişmentoda belirtildiği üzere, söz konusu deniz taşıma işinde davacı şirkete ait ‘...’ numaralı 3 adet konteynerin kullanıldığını, taşıma konusu yüklere ilişkin varış ihbarlarının düzenlendiğini ve yüklerin tahliye edildiğini, bugüne dek söz konusu yüklerin teslim alınmadığını, yüklerin konişmentolarda öngörülen süre içerisinde gönderilen tarafından teslim alınmaması nedeniyle, davacı şirket tarafından yapılan bütün iyiniyetli girişimlerin sonuçsuz kaldığını, aradan geçen yaklaşık 11 aylık süre zarfında yükün teslim alınmadığını, konteynerlerin tahliye edilmediğini, konteynerlerin tahliye edilmemesi üzerine davacı taşıyan şirket çalışanı tarafı...</code> | <code>Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Davalı tarafın taşıyan müvekkili ... A/Ş vasıtası ile ... numaralı konişmento tahtında ... numaralı 1 adet 40'lık REEFER tip konteyner muhteviyatı yükünü Hindistan'ın Cochin Limanından Gemlik Limanı' na denizyolu ile taşıttığını, bu taşımalarda davalı yanın ithalatçı ve taşımaya ilişkin konişmentoya göre yük alıcısı konumunda olduğunu, davalının ithalatçısı ve yük alıcısı olduğu ... numaralı konişmento tahtında taşınan 1 adet 40 'lık reefer konteynerin yükleme limanı olan Hindistan' in Cochin Limanı' nda 11.07.2017 tarihinde gemiye yüklendiğini ve 28.08.2017 tarihinde Gemlik ... Limanı' nda gemiden tahliye edildiğini, davalının ... numaralı konişmento tahtında taşman emtiaları tahliye limanı olan Gemlik Limanı' na ulaşmadan önce davalıya bir örneği delil listelerinde sunulan "..." yani "Varış İhbarnamesi" gönderildiği ve davalının yükünün 28.08.2017 tarihinde Gemlik Limanı' na ulaşacağının ihbar edildiğini, tahliye limanındaki konteyner muhtevi...</code> | <code>1</code> |
| <code> Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Davacı ... A.Ş.'nin 1986 yılından beri Irak piyasasında iş yapan ve gerek iş ahlakı ve gerekse dürüstlüğüyle tanınan ve dolayısıyla Irak'ta yapılacak yeni bir iş olduğunda, ilk haberdar edilen bir firma olduğunu, 1989 yılında da İrak'a daimi ofisini açtığını, 2001 yılında ilgili bakanlığın davacı şirketten Saf Bakır Şerit talebinde bulunduğunu, davacının da bunu temin etmek için davalı şirketle ilişki kurduğunu, davalı şirketin Irak'ın talep ettiği spesifikasyonda mal üretecek araca sahip bulunmadığını beyan etmesi üzerine, davacı şirketin bu konuda da yardımcı olduğunu ve üretimi gerçekleştirecek makinelerin davalı tarafından teminine hem teknolojik bilgi ve hem de maddi katkıda bulunduğunu, böylelikle ilk olarak 2002 yılında, davalının ürettiği malların davacı şirket tarafından Irak'a pazarlandığını, bu arada Amerika Irak'ı istila edince, ilişkilerin bir süre askıda kaldığını ve nihayet 2006 yılında Irak Sanayi Bakanlığı'nın davacı şirketi yen...</code> | <code>Haksız rekabete ilişkin<br>bu Kısım hükümlerinin amacı, bütün katılanların menfaatine, dürüst ve bozulmamış<br>rekabetin sağlanmasıdır.Rakipler arasında veya tedarik edenlerle müşteriler<br>arasındaki ilişkileri etkileyen aldatıcı veya dürüstlük kuralına diğer şekillerdeki<br>aykırı davranışlar ile ticari uygulamalar haksız ve hukuka aykırıdır.</code> | <code>2</code> |
| <code> Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkili şirketin perakende sektöründe ağırlıklı olarak elektronik cihazların satışı işiyle iştigal ettiğini ve tüketiciler tarafından çeşitli şikayetlerle kendisine teslim edilen ürünleri, teknik servis olarak faaliyet gösteren belirli şirketlere onarım için yönlendirdiğini, bu lojistik faaliyetlerin zaman zaman, kargo şirketi olarak faaliyet gösteren davalı taraf ile gerçekleştirildiğini, ... A.Ş.'nin, müvekkili şirketin ticari ilişkileri kapsamında belirli ürünlerini teslim ettiği bir yetkili teknik servis olarak faaliyet gösterdiğini ve belirli cihazları onarım için teslim aldıktan sonra yine müvekkili şirkete teslim ettiğini, bu operasyonların dış lojistik tarafının da ...'nin anlaşmalı olduğu kargo şirketi olan davalı taraf ile gerçekleştirildiğini, bu ticari ilişki sebebi ile yedi adet cep telefonun da onarım için ...’ne gönderildiğini ve ...’nde işleme tabi tutulan 7 adet telefonların gönderici sıfatı ile ... tarafından müvekkili şirket...</code> | <code>Zarara, kasten veya<br>pervasızca bir davranışla ve böyle bir zararın meydana gelmesi ihtimalinin bilinciyle<br>işlenmiş bir fiilinin veya ihmalinin sebebiyet verdiği ispat edilen taşıyıcı veya<br>879 uncu maddede belirtilen kişiler, bu Kısımda öngörülen sorumluluktan kurtulma<br>hâllerinden ve sorumluluk sınırlamalarından yararlanamaz.</code> | <code>2</code> |
* Loss: [<code>SoftmaxLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#softmaxloss)
#### stsb
* Dataset: [stsb](https://huggingface.co/datasets/figenfikri/stsb_tr) at [bb7685b](https://huggingface.co/datasets/figenfikri/stsb_tr/tree/bb7685bff798ac1ed07d8cd08e5df43eaaeba2ee)
* Size: 1,500 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: 4 tokens</li><li>mean: 45.29 tokens</li><li>max: 304 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 24.86 tokens</li><li>max: 92 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.5</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | score |
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
| <code>Yeni haklar yeterince güzel.</code> | <code>Herkes gerçekten en yeni faydaları seviyor</code> | <code>0.5</code> |
| <code>Bu site, tüm ödül kazananların bir listesini ve Hükümet Yönetici makalelerinin aranabilir bir veritabanını içerir.</code> | <code>Web sitesinde yer alan Hükümet Yürütme makaleleri aranamaz.</code> | <code>0.0</code> |
| <code>Bilemiyorum. Onunla ilgili karışık duygularım var. Bazen ondan hoşlanıyorum ama aynı zamanda birisinin onu dövmesini görmeyi seviyorum.</code> | <code>Çoğunlukla ondan hoşlanıyorum, ama yine de birinin onu dövdüğünü görmekten zevk alıyorum.</code> | <code>1.0</code> |
* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
}
```
#### x1saint
* Dataset: [x1saint](https://huggingface.co/datasets/figenfikri/stsb_tr) at [bb7685b](https://huggingface.co/datasets/figenfikri/stsb_tr/tree/bb7685bff798ac1ed07d8cd08e5df43eaaeba2ee)
* Size: 1,500 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: 4 tokens</li><li>mean: 45.29 tokens</li><li>max: 304 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 24.86 tokens</li><li>max: 92 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.5</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | score |
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
| <code>Yeni haklar yeterince güzel.</code> | <code>Herkes gerçekten en yeni faydaları seviyor</code> | <code>0.5</code> |
| <code>Bu site, tüm ödül kazananların bir listesini ve Hükümet Yönetici makalelerinin aranabilir bir veritabanını içerir.</code> | <code>Web sitesinde yer alan Hükümet Yürütme makaleleri aranamaz.</code> | <code>0.0</code> |
| <code>Bilemiyorum. Onunla ilgili karışık duygularım var. Bazen ondan hoşlanıyorum ama aynı zamanda birisinin onu dövmesini görmeyi seviyorum.</code> | <code>Çoğunlukla ondan hoşlanıyorum, ama yine de birinin onu dövdüğünü görmekten zevk alıyorum.</code> | <code>1.0</code> |
* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 1e-06
- `num_train_epochs`: 1
- `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`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `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`: 1e-06
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1
- `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
<details><summary>Click to expand</summary>
| Epoch | Step | Training Loss | all-nli-pair-class loss | stsb loss | x1saint loss | sts-dev_spearman_cosine |
|:------:|:-----:|:-------------:|:-----------------------:|:---------:|:------------:|:-----------------------:|
| 0.0011 | 100 | 3.5189 | - | - | - | - |
| 0.0023 | 200 | 3.0711 | - | - | - | - |
| 0.0011 | 100 | 3.5187 | - | - | - | - |
| 0.0023 | 200 | 3.0709 | - | - | - | - |
| 0.0034 | 300 | 3.2458 | - | - | - | - |
| 0.0045 | 400 | 3.1891 | - | - | - | - |
| 0.0056 | 500 | 3.3556 | - | - | - | - |
| 0.0068 | 600 | 3.4514 | - | - | - | - |
| 0.0079 | 700 | 3.2443 | - | - | - | - |
| 0.0090 | 800 | 3.2109 | - | - | - | - |
| 0.0102 | 900 | 3.4956 | - | - | - | - |
| 0.0113 | 1000 | 3.4255 | 1.0730 | 4.5456 | 4.5456 | 0.2466 |
| 0.0124 | 1100 | 3.1637 | - | - | - | - |
| 0.0136 | 1200 | 3.2261 | - | - | - | - |
| 0.0147 | 1300 | 3.3524 | - | - | - | - |
| 0.0158 | 1400 | 3.4991 | - | - | - | - |
| 0.0169 | 1500 | 3.5157 | - | - | - | - |
| 0.0181 | 1600 | 3.5079 | - | - | - | - |
| 0.0192 | 1700 | 3.2644 | - | - | - | - |
| 0.0203 | 1800 | 3.2737 | - | - | - | - |
| 0.0215 | 1900 | 3.5461 | - | - | - | - |
| 0.0226 | 2000 | 3.6754 | 1.0257 | 4.5012 | 4.5012 | 0.2563 |
| 0.0237 | 2100 | 3.414 | - | - | - | - |
| 0.0248 | 2200 | 3.0237 | - | - | - | - |
| 0.0260 | 2300 | 3.383 | - | - | - | - |
| 0.0271 | 2400 | 3.2955 | - | - | - | - |
| 0.0282 | 2500 | 3.0388 | - | - | - | - |
| 0.0294 | 2600 | 3.2 | - | - | - | - |
| 0.0305 | 2700 | 3.3309 | - | - | - | - |
| 0.0316 | 2800 | 3.0292 | - | - | - | - |
| 0.0327 | 2900 | 2.9697 | - | - | - | - |
| 0.0339 | 3000 | 2.8957 | 0.9897 | 4.4610 | 4.4610 | 0.2651 |
| 0.0350 | 3100 | 3.3987 | - | - | - | - |
| 0.0361 | 3200 | 3.0995 | - | - | - | - |
| 0.0373 | 3300 | 3.1995 | - | - | - | - |
| 0.0384 | 3400 | 3.4175 | - | - | - | - |
| 0.0395 | 3500 | 3.1195 | - | - | - | - |
| 0.0407 | 3600 | 3.1149 | - | - | - | - |
| 0.0418 | 3700 | 3.2614 | - | - | - | - |
| 0.0429 | 3800 | 3.3849 | - | - | - | - |
| 0.0440 | 3900 | 3.3391 | - | - | - | - |
| 0.0452 | 4000 | 3.1803 | 0.9553 | 4.4195 | 4.4195 | 0.2719 |
| 0.0463 | 4100 | 3.0133 | - | - | - | - |
| 0.0474 | 4200 | 3.3885 | - | - | - | - |
| 0.0486 | 4300 | 3.132 | - | - | - | - |
| 0.0497 | 4400 | 3.2 | - | - | - | - |
| 0.0508 | 4500 | 3.3284 | - | - | - | - |
| 0.0519 | 4600 | 3.1747 | - | - | - | - |
| 0.0531 | 4700 | 3.1531 | - | - | - | - |
| 0.0542 | 4800 | 3.3195 | - | - | - | - |
| 0.0553 | 4900 | 3.0077 | - | - | - | - |
| 0.0565 | 5000 | 2.7127 | 0.8501 | 4.3839 | 4.3839 | 0.2808 |
| 0.0576 | 5100 | 3.2574 | - | - | - | - |
| 0.0587 | 5200 | 3.3916 | - | - | - | - |
| 0.0598 | 5300 | 3.0803 | - | - | - | - |
| 0.0610 | 5400 | 3.3637 | - | - | - | - |
| 0.0621 | 5500 | 3.4361 | - | - | - | - |
| 0.0632 | 5600 | 3.4658 | - | - | - | - |
| 0.0644 | 5700 | 3.1167 | - | - | - | - |
| 0.0655 | 5800 | 3.3059 | - | - | - | - |
| 0.0666 | 5900 | 3.1765 | - | - | - | - |
| 0.0678 | 6000 | 3.2381 | 0.7268 | 4.3579 | 4.3579 | 0.2943 |
| 0.0689 | 6100 | 3.0319 | - | - | - | - |
| 0.0700 | 6200 | 3.2476 | - | - | - | - |
| 0.0711 | 6300 | 2.9789 | - | - | - | - |
| 0.0723 | 6400 | 3.1056 | - | - | - | - |
| 0.0734 | 6500 | 3.2808 | - | - | - | - |
| 0.0745 | 6600 | 2.9506 | - | - | - | - |
| 0.0757 | 6700 | 2.8923 | - | - | - | - |
| 0.0768 | 6800 | 3.0534 | - | - | - | - |
| 0.0779 | 6900 | 3.0781 | - | - | - | - |
| 0.0790 | 7000 | 3.3438 | 0.6398 | 4.3437 | 4.3437 | 0.3081 |
| 0.0802 | 7100 | 3.2635 | - | - | - | - |
| 0.0813 | 7200 | 3.2018 | - | - | - | - |
| 0.0824 | 7300 | 2.8889 | - | - | - | - |
| 0.0836 | 7400 | 3.4046 | - | - | - | - |
| 0.0847 | 7500 | 3.4731 | - | - | - | - |
| 0.0858 | 7600 | 3.1368 | - | - | - | - |
| 0.0869 | 7700 | 2.9244 | - | - | - | - |
| 0.0881 | 7800 | 3.1948 | - | - | - | - |
| 0.0892 | 7900 | 3.2156 | - | - | - | - |
| 0.0903 | 8000 | 2.9844 | 0.5916 | 4.3358 | 4.3358 | 0.3234 |
| 0.0915 | 8100 | 2.8774 | - | - | - | - |
| 0.0926 | 8200 | 2.5593 | - | - | - | - |
| 0.0937 | 8300 | 2.8402 | - | - | - | - |
| 0.0949 | 8400 | 3.0853 | - | - | - | - |
| 0.0960 | 8500 | 3.2655 | - | - | - | - |
| 0.0971 | 8600 | 3.1169 | - | - | - | - |
| 0.0982 | 8700 | 3.2144 | - | - | - | - |
| 0.0994 | 8800 | 2.8349 | - | - | - | - |
| 0.1005 | 8900 | 2.9291 | - | - | - | - |
| 0.1016 | 9000 | 2.7601 | 0.5400 | 4.3210 | 4.3210 | 0.3397 |
| 0.1028 | 9100 | 2.8425 | - | - | - | - |
| 0.1039 | 9200 | 3.0608 | - | - | - | - |
| 0.1050 | 9300 | 3.1085 | - | - | - | - |
| 0.1061 | 9400 | 2.9238 | - | - | - | - |
| 0.1073 | 9500 | 2.9525 | - | - | - | - |
| 0.1084 | 9600 | 3.3401 | - | - | - | - |
| 0.1095 | 9700 | 2.9262 | - | - | - | - |
| 0.1107 | 9800 | 3.1004 | - | - | - | - |
| 0.1118 | 9900 | 2.5464 | - | - | - | - |
| 0.1129 | 10000 | 3.1688 | 0.4847 | 4.3110 | 4.3110 | 0.3512 |
| 0.1141 | 10100 | 3.1941 | - | - | - | - |
| 0.1152 | 10200 | 3.0643 | - | - | - | - |
| 0.1163 | 10300 | 2.8023 | - | - | - | - |
| 0.1174 | 10400 | 3.3176 | - | - | - | - |
| 0.1186 | 10500 | 3.162 | - | - | - | - |
| 0.1197 | 10600 | 3.0185 | - | - | - | - |
| 0.1208 | 10700 | 3.0583 | - | - | - | - |
| 0.1220 | 10800 | 3.2895 | - | - | - | - |
| 0.1231 | 10900 | 2.8879 | - | - | - | - |
| 0.1242 | 11000 | 3.135 | 0.4262 | 4.3080 | 4.3080 | 0.3620 |
| 0.1253 | 11100 | 3.1176 | - | - | - | - |
| 0.1265 | 11200 | 3.0155 | - | - | - | - |
| 0.1276 | 11300 | 3.0035 | - | - | - | - |
| 0.1287 | 11400 | 3.0159 | - | - | - | - |
| 0.1299 | 11500 | 2.8225 | - | - | - | - |
| 0.1310 | 11600 | 2.9968 | - | - | - | - |
| 0.1321 | 11700 | 2.9152 | - | - | - | - |
| 0.1332 | 11800 | 3.0774 | - | - | - | - |
| 0.1344 | 11900 | 3.2168 | - | - | - | - |
| 0.1355 | 12000 | 2.7994 | 0.3985 | 4.2907 | 4.2907 | 0.3715 |
| 0.1366 | 12100 | 3.1756 | - | - | - | - |
| 0.1378 | 12200 | 3.3252 | - | - | - | - |
| 0.1389 | 12300 | 3.0435 | - | - | - | - |
| 0.1400 | 12400 | 3.0718 | - | - | - | - |
| 0.1412 | 12500 | 3.121 | - | - | - | - |
| 0.1423 | 12600 | 3.2819 | - | - | - | - |
| 0.1434 | 12700 | 3.0131 | - | - | - | - |
| 0.1445 | 12800 | 3.3347 | - | - | - | - |
| 0.1457 | 12900 | 3.228 | - | - | - | - |
| 0.1468 | 13000 | 2.9512 | 0.3903 | 4.2888 | 4.2888 | 0.3793 |
| 0.1479 | 13100 | 3.0776 | - | - | - | - |
| 0.1491 | 13200 | 2.9721 | - | - | - | - |
| 0.1502 | 13300 | 2.8265 | - | - | - | - |
| 0.1513 | 13400 | 2.9286 | - | - | - | - |
| 0.1524 | 13500 | 2.7661 | - | - | - | - |
| 0.1536 | 13600 | 2.8168 | - | - | - | - |
| 0.1547 | 13700 | 3.1262 | - | - | - | - |
| 0.1558 | 13800 | 3.1392 | - | - | - | - |
| 0.1570 | 13900 | 3.1336 | - | - | - | - |
| 0.1581 | 14000 | 3.1258 | 0.3315 | 4.2807 | 4.2807 | 0.3860 |
| 0.1592 | 14100 | 3.0987 | - | - | - | - |
| 0.1603 | 14200 | 2.7666 | - | - | - | - |
| 0.1615 | 14300 | 3.0599 | - | - | - | - |
| 0.1626 | 14400 | 3.1154 | - | - | - | - |
| 0.1637 | 14500 | 3.1234 | - | - | - | - |
| 0.1649 | 14600 | 3.025 | - | - | - | - |
| 0.1660 | 14700 | 3.0224 | - | - | - | - |
| 0.1671 | 14800 | 2.922 | - | - | - | - |
| 0.1683 | 14900 | 2.7217 | - | - | - | - |
| 0.1694 | 15000 | 2.7902 | 0.3253 | 4.2890 | 4.2890 | 0.3908 |
| 0.1705 | 15100 | 3.2199 | - | - | - | - |
| 0.1716 | 15200 | 3.1018 | - | - | - | - |
| 0.1728 | 15300 | 2.6536 | - | - | - | - |
| 0.1739 | 15400 | 3.0888 | - | - | - | - |
| 0.1750 | 15500 | 2.728 | - | - | - | - |
| 0.1762 | 15600 | 3.0917 | - | - | - | - |
| 0.1773 | 15700 | 2.9809 | - | - | - | - |
| 0.1784 | 15800 | 2.9921 | - | - | - | - |
| 0.1795 | 15900 | 3.1358 | - | - | - | - |
| 0.1807 | 16000 | 3.1537 | 0.3201 | 4.2816 | 4.2816 | 0.3950 |
| 0.1818 | 16100 | 3.0497 | - | - | - | - |
| 0.1829 | 16200 | 3.014 | - | - | - | - |
| 0.1841 | 16300 | 2.7652 | - | - | - | - |
| 0.1852 | 16400 | 2.809 | - | - | - | - |
| 0.1863 | 16500 | 3.138 | - | - | - | - |
| 0.1874 | 16600 | 2.7983 | - | - | - | - |
| 0.1886 | 16700 | 2.9568 | - | - | - | - |
| 0.1897 | 16800 | 2.9604 | - | - | - | - |
| 0.1908 | 16900 | 3.1076 | - | - | - | - |
| 0.1920 | 17000 | 3.0263 | 0.2751 | 4.2702 | 4.2702 | 0.4003 |
| 0.1931 | 17100 | 3.0295 | - | - | - | - |
| 0.1942 | 17200 | 3.1564 | - | - | - | - |
| 0.1954 | 17300 | 2.8307 | - | - | - | - |
| 0.1965 | 17400 | 3.1378 | - | - | - | - |
| 0.1976 | 17500 | 3.0607 | - | - | - | - |
| 0.1987 | 17600 | 2.8302 | - | - | - | - |
| 0.1999 | 17700 | 2.8098 | - | - | - | - |
| 0.2010 | 17800 | 3.4055 | - | - | - | - |
| 0.2021 | 17900 | 2.7756 | - | - | - | - |
| 0.2033 | 18000 | 3.0922 | 0.2955 | 4.2613 | 4.2613 | 0.4060 |
| 0.2044 | 18100 | 3.161 | - | - | - | - |
| 0.2055 | 18200 | 3.3236 | - | - | - | - |
| 0.2066 | 18300 | 2.6951 | - | - | - | - |
| 0.2078 | 18400 | 2.9456 | - | - | - | - |
| 0.2089 | 18500 | 2.7356 | - | - | - | - |
| 0.2100 | 18600 | 3.0398 | - | - | - | - |
| 0.2112 | 18700 | 2.9493 | - | - | - | - |
| 0.2123 | 18800 | 2.9966 | - | - | - | - |
| 0.2134 | 18900 | 3.3613 | - | - | - | - |
| 0.2146 | 19000 | 2.9626 | 0.2534 | 4.2668 | 4.2668 | 0.4097 |
| 0.2157 | 19100 | 3.0809 | - | - | - | - |
| 0.2168 | 19200 | 2.9583 | - | - | - | - |
| 0.2179 | 19300 | 2.9046 | - | - | - | - |
| 0.2191 | 19400 | 3.4546 | - | - | - | - |
| 0.2202 | 19500 | 3.2281 | - | - | - | - |
| 0.2213 | 19600 | 2.8041 | - | - | - | - |
| 0.2225 | 19700 | 2.7885 | - | - | - | - |
| 0.2236 | 19800 | 2.9419 | - | - | - | - |
| 0.2247 | 19900 | 2.9497 | - | - | - | - |
| 0.2258 | 20000 | 2.8604 | 0.2315 | 4.2608 | 4.2608 | 0.4136 |
| 0.2270 | 20100 | 2.897 | - | - | - | - |
| 0.2281 | 20200 | 3.0587 | - | - | - | - |
| 0.2292 | 20300 | 2.9539 | - | - | - | - |
| 0.2304 | 20400 | 3.0268 | - | - | - | - |
| 0.2315 | 20500 | 2.5965 | - | - | - | - |
| 0.2326 | 20600 | 2.5413 | - | - | - | - |
| 0.2337 | 20700 | 2.975 | - | - | - | - |
| 0.2349 | 20800 | 2.8803 | - | - | - | - |
| 0.2360 | 20900 | 2.8471 | - | - | - | - |
| 0.2371 | 21000 | 2.8503 | 0.2041 | 4.2626 | 4.2626 | 0.4157 |
| 0.2383 | 21100 | 3.0019 | - | - | - | - |
| 0.2394 | 21200 | 2.8871 | - | - | - | - |
| 0.2405 | 21300 | 2.8686 | - | - | - | - |
| 0.2417 | 21400 | 3.0021 | - | - | - | - |
| 0.2428 | 21500 | 2.9747 | - | - | - | - |
| 0.2439 | 21600 | 2.8709 | - | - | - | - |
| 0.2450 | 21700 | 3.0914 | - | - | - | - |
| 0.2462 | 21800 | 3.2664 | - | - | - | - |
| 0.2473 | 21900 | 2.7196 | - | - | - | - |
| 0.2484 | 22000 | 3.1535 | 0.2467 | 4.2663 | 4.2663 | 0.4176 |
| 0.2496 | 22100 | 2.8622 | - | - | - | - |
| 0.2507 | 22200 | 2.9969 | - | - | - | - |
| 0.2518 | 22300 | 2.53 | - | - | - | - |
| 0.2529 | 22400 | 2.4632 | - | - | - | - |
| 0.2541 | 22500 | 3.1082 | - | - | - | - |
| 0.2552 | 22600 | 2.5799 | - | - | - | - |
| 0.2563 | 22700 | 2.8729 | - | - | - | - |
| 0.2575 | 22800 | 2.8414 | - | - | - | - |
| 0.2586 | 22900 | 2.8917 | - | - | - | - |
| 0.2597 | 23000 | 2.6811 | 0.2159 | 4.2583 | 4.2583 | 0.4209 |
| 0.2608 | 23100 | 3.0415 | - | - | - | - |
| 0.2620 | 23200 | 2.8393 | - | - | - | - |
| 0.2631 | 23300 | 3.2675 | - | - | - | - |
| 0.2642 | 23400 | 2.8109 | - | - | - | - |
| 0.2654 | 23500 | 3.2762 | - | - | - | - |
| 0.2665 | 23600 | 3.0291 | - | - | - | - |
| 0.2676 | 23700 | 3.0371 | - | - | - | - |
| 0.2688 | 23800 | 2.5999 | - | - | - | - |
| 0.2699 | 23900 | 3.1188 | - | - | - | - |
| 0.2710 | 24000 | 2.548 | 0.2729 | 4.2453 | 4.2453 | 0.4242 |
| 0.2721 | 24100 | 2.8282 | - | - | - | - |
| 0.2733 | 24200 | 2.872 | - | - | - | - |
| 0.2744 | 24300 | 2.6728 | - | - | - | - |
| 0.2755 | 24400 | 3.229 | - | - | - | - |
| 0.2767 | 24500 | 2.6548 | - | - | - | - |
| 0.2778 | 24600 | 2.9694 | - | - | - | - |
| 0.2789 | 24700 | 2.6256 | - | - | - | - |
| 0.2800 | 24800 | 3.0095 | - | - | - | - |
| 0.2812 | 24900 | 3.2991 | - | - | - | - |
| 0.2823 | 25000 | 2.7506 | 0.2124 | 4.2584 | 4.2584 | 0.4249 |
| 0.2834 | 25100 | 2.7212 | - | - | - | - |
| 0.2846 | 25200 | 3.1904 | - | - | - | - |
| 0.2857 | 25300 | 2.9579 | - | - | - | - |
| 0.2868 | 25400 | 3.0365 | - | - | - | - |
| 0.2880 | 25500 | 3.053 | - | - | - | - |
| 0.2891 | 25600 | 2.9033 | - | - | - | - |
| 0.2902 | 25700 | 2.6707 | - | - | - | - |
| 0.2913 | 25800 | 2.8541 | - | - | - | - |
| 0.2925 | 25900 | 3.047 | - | - | - | - |
| 0.2936 | 26000 | 2.5607 | 0.2063 | 4.2468 | 4.2468 | 0.4281 |
| 0.2947 | 26100 | 2.9208 | - | - | - | - |
| 0.2959 | 26200 | 2.8091 | - | - | - | - |
| 0.2970 | 26300 | 3.5143 | - | - | - | - |
| 0.2981 | 26400 | 2.5564 | - | - | - | - |
| 0.2992 | 26500 | 2.8665 | - | - | - | - |
| 0.3004 | 26600 | 2.5691 | - | - | - | - |
| 0.3015 | 26700 | 2.5526 | - | - | - | - |
| 0.3026 | 26800 | 2.7084 | - | - | - | - |
| 0.3038 | 26900 | 3.1267 | - | - | - | - |
| 0.3049 | 27000 | 2.4162 | 0.1569 | 4.2439 | 4.2439 | 0.4296 |
| 0.3060 | 27100 | 2.5168 | - | - | - | - |
| 0.3071 | 27200 | 3.0819 | - | - | - | - |
| 0.3083 | 27300 | 3.0642 | - | - | - | - |
| 0.3094 | 27400 | 3.2743 | - | - | - | - |
| 0.3105 | 27500 | 2.7929 | - | - | - | - |
| 0.3117 | 27600 | 2.8661 | - | - | - | - |
| 0.3128 | 27700 | 2.9403 | - | - | - | - |
| 0.3139 | 27800 | 2.8967 | - | - | - | - |
| 0.3151 | 27900 | 2.8949 | - | - | - | - |
| 0.3162 | 28000 | 2.9087 | 0.1647 | 4.2450 | 4.2450 | 0.4316 |
| 0.3173 | 28100 | 2.7417 | - | - | - | - |
| 0.3184 | 28200 | 3.0461 | - | - | - | - |
| 0.3196 | 28300 | 2.747 | - | - | - | - |
| 0.3207 | 28400 | 2.8057 | - | - | - | - |
| 0.3218 | 28500 | 3.0305 | - | - | - | - |
| 0.3230 | 28600 | 3.1517 | - | - | - | - |
| 0.3241 | 28700 | 2.9611 | - | - | - | - |
| 0.3252 | 28800 | 2.7057 | - | - | - | - |
| 0.3263 | 28900 | 2.5268 | - | - | - | - |
| 0.3275 | 29000 | 2.9869 | 0.2016 | 4.2455 | 4.2455 | 0.4334 |
| 0.3286 | 29100 | 3.2638 | - | - | - | - |
| 0.3297 | 29200 | 2.8948 | - | - | - | - |
| 0.3309 | 29300 | 3.0118 | - | - | - | - |
| 0.3320 | 29400 | 2.8534 | - | - | - | - |
| 0.3331 | 29500 | 3.1632 | - | - | - | - |
| 0.3342 | 29600 | 2.9116 | - | - | - | - |
| 0.3354 | 29700 | 2.5557 | - | - | - | - |
| 0.3365 | 29800 | 2.7745 | - | - | - | - |
| 0.3376 | 29900 | 2.5932 | - | - | - | - |
| 0.3388 | 30000 | 2.7092 | 0.1921 | 4.2458 | 4.2458 | 0.4347 |
| 0.3399 | 30100 | 3.2183 | - | - | - | - |
| 0.3410 | 30200 | 2.857 | - | - | - | - |
| 0.3422 | 30300 | 2.9008 | - | - | - | - |
| 0.3433 | 30400 | 2.8235 | - | - | - | - |
| 0.3444 | 30500 | 2.6956 | - | - | - | - |
| 0.3455 | 30600 | 2.9611 | - | - | - | - |
| 0.3467 | 30700 | 3.1242 | - | - | - | - |
| 0.3478 | 30800 | 3.1466 | - | - | - | - |
| 0.3489 | 30900 | 2.8542 | - | - | - | - |
| 0.3501 | 31000 | 2.8809 | - | - | - | - |
</details>
### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.4.0
- Transformers: 4.47.1
- PyTorch: 2.5.1+cu121
- Accelerate: 1.2.1
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## Citation
### BibTeX
#### Sentence Transformers and SoftmaxLoss
```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",
}
```
#### CoSENTLoss
```bibtex
@online{kexuefm-8847,
title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
author={Su Jianlin},
year={2022},
month={Jan},
url={https://kexue.fm/archives/8847},
}
```
<!--
## 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.*
--> |