Turkish Law Aqa Bart Finetuned

🚀 Model Card for Model ID

This model is a fine - tuned version of facebook/mbart - large - 50 for Abstractive Question Answering (QA) in Turkish, trained on a legal text dataset based on Turkish laws. It generates natural, paraphrased answers, unlike extractive QA models that select exact spans from the context.

✨ Features

This model offers abstractive question - answering capabilities in Turkish, generating natural and paraphrased answers. It is trained on a legal text dataset, making it suitable for legal - related question - answering tasks.

📦 Installation

The model can be used via the Hugging Face Transformers library. You can install it using pip install transformers if not already installed.

💻 Usage Examples

Basic Usage

import torch
from transformers import pipeline

# Load the pipeline
qa_pipeline = pipeline(
    task="text2text-generation",
    model="yeniguno/turkish-law-aqa-bart-finetuned",
    tokenizer="yeniguno/turkish-law-aqa-bart-finetuned",
    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1 
)

# Example question and context
context = """
madde 281 (1) gerçeğin meydana çıkmasını engellemek amacıyla, bir suçun delillerini yok eden, silen, gizleyen,
türk ceza kanunu değiştiren veya bozan kişi, altı aydan beş yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılır.
kendi işlediği veya işlenişine iştirak ettiği suçla ilgili olarak kişiye bu fıkra hükmüne göre ceza verilmez.
(2) bu suçun kamu görevlisi tarafından göreviyle bağlantılı olarak işlenmesi halinde, verilecek ceza yarı oranında artırılır.
(3) ilişkin olduğu suç nedeniyle hüküm verilmeden önce gizlenen delilleri mahkemeye teslim eden kişi hakkında bu maddede tanımlanan
 suç nedeniyle verilecek cezanın beşte dördü indirilir.
"""

question = 'Kamu görevlisi tarafından işlenen bu suçun cezası ne kadar artırılır?'

# Run inference
input_text = question + " " + context
output = qa_pipeline(input_text, max_length=128, num_beams=5, early_stopping=True)

# Print result
print("🔮 Model Output: ", output[0]["generated_text"])


"""
🔮 Model Output:  Kamu görevlisi tarafından işlenen suçun cezası yarı oranında artırılır. Bu durumda, ceza yarı oranında artırılır.
"""

📚 Documentation

Model Details

Model Description

Training Details

• Batch Size: 4
• Learning Rate: 5e - 5
• Weight Decay: 0.01
• Epochs: 5
• Optimizer: AdamW
• Scheduler: Linear warmup with decay

📄 License

This model is released under the MIT license.