Datasets:

mustafabasar
/

model-egitme-sft-v1

Error code:   StreamingRowsError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
kaynak_metin: string
extracted: struct<document_type: string, topic_category: string, parties: list<item: struct<name_or_description (... 1093 chars omitted)
  child 0, document_type: string
  child 1, topic_category: string
  child 2, parties: list<item: struct<name_or_description: string, text_reference_form: string, role: string>>
      child 0, item: struct<name_or_description: string, text_reference_form: string, role: string>
          child 0, name_or_description: string
          child 1, text_reference_form: string
          child 2, role: string
  child 3, claims: list<item: struct<claim_text: string, claimant: string>>
      child 0, item: struct<claim_text: string, claimant: string>
          child 0, claim_text: string
          child 1, claimant: string
  child 4, findings: list<item: struct<finding_text: string, status: string, evidence: struct<quote: string, source_locat (... 14 chars omitted)
      child 0, item: struct<finding_text: string, status: string, evidence: struct<quote: string, source_location: string (... 2 chars omitted)
          child 0, finding_text: string
          child 1, status: string
          child 2, evidence: struct<quote: string, source_location: string>
              child 0, quote: string
              child 1, source_location: string
  child 5, contradictions: list<item: struct<conflicting_statements: list<item: string>, explanation: string>>
      child 0, item: struct<conflicting_statements: list<item: string>, explanation: str
...
kta_israr_var: string
  child 23, rusvet_degerlendirmesi: struct<fiildeki_konum: string, menfaat_alicisi_tck252_kapsaminda_mi: string, kapsam_yolu: string, il (... 55 chars omitted)
      child 0, fiildeki_konum: string
      child 1, menfaat_alicisi_tck252_kapsaminda_mi: string
      child 2, kapsam_yolu: string
      child 3, iliski_asamasi: string
      child 4, menfaat_alicisi_taraf_id: string
  child 24, parasal_boyut: struct<islem_bedeli_tl: double, kisiye_gecen_menfaat_tutari_tl: double, kisiye_gecen_menfaat_durumu: (... 8 chars omitted)
      child 0, islem_bedeli_tl: double
      child 1, kisiye_gecen_menfaat_tutari_tl: double
      child 2, kisiye_gecen_menfaat_durumu: string
  child 25, calisana_uygulanan_islemler: list<item: string>
      child 0, item: string
  child 26, alinan_koruyucu_tedbirler: list<item: null>
      child 0, item: null
  child 27, duzeltici_eylemler: list<item: struct<eylem_turu: string, gerekce: string, sorumlu_birim: string, son_tarih: null, durum (... 35 chars omitted)
      child 0, item: struct<eylem_turu: string, gerekce: string, sorumlu_birim: string, son_tarih: null, durum: string, e (... 23 chars omitted)
          child 0, eylem_turu: string
          child 1, gerekce: string
          child 2, sorumlu_birim: string
          child 3, son_tarih: null
          child 4, durum: string
          child 5, etkinlik_kontrolu: null
  child 28, yonlendirme: list<item: string>
      child 0, item: string
kabul_edildi: bool
red_nedeni: string
to
{'kaynak_metin': Value('string'), 'vaka_belgesi': {'davranis_niteligi': List(Value('string')), 'birincil_davranis_niteligi': Value('string'), 'hukuki_baglam': {'sektor': Value('string'), 'personel_rejimi': Value('string'), 'kurulus_turu': Value('string'), 'kisi_kamu_gorevlisi_mi': Value('string'), 'mal_kisiye_gorevi_nedeniyle_teslim_edilmis_mi': Value('string'), 'belge_resmi_mi_ozel_mi': Value('string'), 'ihale_sureci_var_mi': Value('string')}, 'hukuki_nitelendirme_adaylari': List({'madde': Value('string'), 'durum': Value('string'), 'gerekce': Value('string')}), 'bildirim_kanallari': List(Value('string')), 'ilk_bildirim_kanali': Value('string'), 'taraflar': List({'kisi_id': Value('string'), 'isim_veya_tanim': Value('string'), 'metinde_gecis_bicimi': Value('string'), 'unvan': Value('string'), 'birim': Value('string'), 'yonetsel_iliski': Value('string'), 'olay_rolleri': List({'iddia_id': Value('string'), 'rol': Value('string')}), 'surec_rolu': Value('string')}), 'sorumluluk_ozneleri': List({'ozne_id': Value('string'), 'ozne_turu': Value('string'), 'sorumluluk_rejimi': List(Value('string')), 'olaydaki_konum': List(Value('string')), 'guvenlik_tedbiri_adayi': Value('bool')}), 'iddialar': List({'iddia_id': Value('string'), 'iddia_metni': Value('string'), 'iddia_sahibi': Value('string'), 'bilgi_kaynagi': Value('string')}), 'bulgular': List({'bulgu_metni': Value('string'), 'durum': Value('string'), 'kanit': {'alinti': Value('string'), 'kaynak_konumu': Value('string'), 'kanit_formu': 
...
'string'), 'misilleme_degerlendirmesi': {'korunan_faaliyet_turu': Value('string'), 'olumsuz_islem': Value('string'), 'nedensellik_durumu': Value('string'), 'koruma_rejimi_adaylari': List(Value('string')), 'koruma_kosullari': {'calisan_sayisi_30_veya_fazla': Value('string'), 'kidem_6_ay_veya_fazla': Value('string'), 'sozlesme_belirsiz_sureli': Value('string')}}, 'ayrimcilik_degerlendirmesi': Value('null'), 'isg_degerlendirmesi': {'zarar_sonucu': Value('string'), 'nedensellik': Value('string'), 'kusur_turu': Value('string')}, 'gorev_ihmali_degerlendirmesi': {'hatirlatma_yapildi': Value('string'), 'yapmamakta_israr_var': Value('string')}, 'rusvet_degerlendirmesi': {'fiildeki_konum': Value('string'), 'menfaat_alicisi_tck252_kapsaminda_mi': Value('string'), 'kapsam_yolu': Value('string'), 'iliski_asamasi': Value('string'), 'menfaat_alicisi_taraf_id': Value('string')}, 'parasal_boyut': {'islem_bedeli_tl': Value('float64'), 'kisiye_gecen_menfaat_tutari_tl': Value('float64'), 'kisiye_gecen_menfaat_durumu': Value('string')}, 'calisana_uygulanan_islemler': List(Value('string')), 'alinan_koruyucu_tedbirler': List(Value('null')), 'duzeltici_eylemler': List({'eylem_turu': Value('string'), 'gerekce': Value('string'), 'sorumlu_birim': Value('string'), 'son_tarih': Value('null'), 'durum': Value('string'), 'etkinlik_kontrolu': Value('null')}), 'yonlendirme': List(Value('string'))}, 'kabul_edildi': Value('bool'), 'red_nedeni': Value('string'), 'split': Value('string'), 'lang': Value('string')}
because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 147, in get_rows_or_raise
                  return get_rows(
                      dataset=dataset,
                  ...<4 lines>...
                      column_names=column_names,
                  )
                File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
                  return func(*args, **kwargs)
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 127, in get_rows
                  rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 483, in safe_iter
                  yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2840, in __iter__
                  for key, example in ex_iterable:
                                      ^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2373, in __iter__
                  for key, pa_table in self._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2398, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 536, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                                       ^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 419, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, in _generate_tables
                  self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2378, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2306, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
                  ...<3 lines>...
                  )
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              kaynak_metin: string
              extracted: struct<document_type: string, topic_category: string, parties: list<item: struct<name_or_description (... 1093 chars omitted)
                child 0, document_type: string
                child 1, topic_category: string
                child 2, parties: list<item: struct<name_or_description: string, text_reference_form: string, role: string>>
                    child 0, item: struct<name_or_description: string, text_reference_form: string, role: string>
                        child 0, name_or_description: string
                        child 1, text_reference_form: string
                        child 2, role: string
                child 3, claims: list<item: struct<claim_text: string, claimant: string>>
                    child 0, item: struct<claim_text: string, claimant: string>
                        child 0, claim_text: string
                        child 1, claimant: string
                child 4, findings: list<item: struct<finding_text: string, status: string, evidence: struct<quote: string, source_locat (... 14 chars omitted)
                    child 0, item: struct<finding_text: string, status: string, evidence: struct<quote: string, source_location: string (... 2 chars omitted)
                        child 0, finding_text: string
                        child 1, status: string
                        child 2, evidence: struct<quote: string, source_location: string>
                            child 0, quote: string
                            child 1, source_location: string
                child 5, contradictions: list<item: struct<conflicting_statements: list<item: string>, explanation: string>>
                    child 0, item: struct<conflicting_statements: list<item: string>, explanation: str
              ...
              kta_israr_var: string
                child 23, rusvet_degerlendirmesi: struct<fiildeki_konum: string, menfaat_alicisi_tck252_kapsaminda_mi: string, kapsam_yolu: string, il (... 55 chars omitted)
                    child 0, fiildeki_konum: string
                    child 1, menfaat_alicisi_tck252_kapsaminda_mi: string
                    child 2, kapsam_yolu: string
                    child 3, iliski_asamasi: string
                    child 4, menfaat_alicisi_taraf_id: string
                child 24, parasal_boyut: struct<islem_bedeli_tl: double, kisiye_gecen_menfaat_tutari_tl: double, kisiye_gecen_menfaat_durumu: (... 8 chars omitted)
                    child 0, islem_bedeli_tl: double
                    child 1, kisiye_gecen_menfaat_tutari_tl: double
                    child 2, kisiye_gecen_menfaat_durumu: string
                child 25, calisana_uygulanan_islemler: list<item: string>
                    child 0, item: string
                child 26, alinan_koruyucu_tedbirler: list<item: null>
                    child 0, item: null
                child 27, duzeltici_eylemler: list<item: struct<eylem_turu: string, gerekce: string, sorumlu_birim: string, son_tarih: null, durum (... 35 chars omitted)
                    child 0, item: struct<eylem_turu: string, gerekce: string, sorumlu_birim: string, son_tarih: null, durum: string, e (... 23 chars omitted)
                        child 0, eylem_turu: string
                        child 1, gerekce: string
                        child 2, sorumlu_birim: string
                        child 3, son_tarih: null
                        child 4, durum: string
                        child 5, etkinlik_kontrolu: null
                child 28, yonlendirme: list<item: string>
                    child 0, item: string
              kabul_edildi: bool
              red_nedeni: string
              to
              {'kaynak_metin': Value('string'), 'vaka_belgesi': {'davranis_niteligi': List(Value('string')), 'birincil_davranis_niteligi': Value('string'), 'hukuki_baglam': {'sektor': Value('string'), 'personel_rejimi': Value('string'), 'kurulus_turu': Value('string'), 'kisi_kamu_gorevlisi_mi': Value('string'), 'mal_kisiye_gorevi_nedeniyle_teslim_edilmis_mi': Value('string'), 'belge_resmi_mi_ozel_mi': Value('string'), 'ihale_sureci_var_mi': Value('string')}, 'hukuki_nitelendirme_adaylari': List({'madde': Value('string'), 'durum': Value('string'), 'gerekce': Value('string')}), 'bildirim_kanallari': List(Value('string')), 'ilk_bildirim_kanali': Value('string'), 'taraflar': List({'kisi_id': Value('string'), 'isim_veya_tanim': Value('string'), 'metinde_gecis_bicimi': Value('string'), 'unvan': Value('string'), 'birim': Value('string'), 'yonetsel_iliski': Value('string'), 'olay_rolleri': List({'iddia_id': Value('string'), 'rol': Value('string')}), 'surec_rolu': Value('string')}), 'sorumluluk_ozneleri': List({'ozne_id': Value('string'), 'ozne_turu': Value('string'), 'sorumluluk_rejimi': List(Value('string')), 'olaydaki_konum': List(Value('string')), 'guvenlik_tedbiri_adayi': Value('bool')}), 'iddialar': List({'iddia_id': Value('string'), 'iddia_metni': Value('string'), 'iddia_sahibi': Value('string'), 'bilgi_kaynagi': Value('string')}), 'bulgular': List({'bulgu_metni': Value('string'), 'durum': Value('string'), 'kanit': {'alinti': Value('string'), 'kaynak_konumu': Value('string'), 'kanit_formu': 
              ...
              'string'), 'misilleme_degerlendirmesi': {'korunan_faaliyet_turu': Value('string'), 'olumsuz_islem': Value('string'), 'nedensellik_durumu': Value('string'), 'koruma_rejimi_adaylari': List(Value('string')), 'koruma_kosullari': {'calisan_sayisi_30_veya_fazla': Value('string'), 'kidem_6_ay_veya_fazla': Value('string'), 'sozlesme_belirsiz_sureli': Value('string')}}, 'ayrimcilik_degerlendirmesi': Value('null'), 'isg_degerlendirmesi': {'zarar_sonucu': Value('string'), 'nedensellik': Value('string'), 'kusur_turu': Value('string')}, 'gorev_ihmali_degerlendirmesi': {'hatirlatma_yapildi': Value('string'), 'yapmamakta_israr_var': Value('string')}, 'rusvet_degerlendirmesi': {'fiildeki_konum': Value('string'), 'menfaat_alicisi_tck252_kapsaminda_mi': Value('string'), 'kapsam_yolu': Value('string'), 'iliski_asamasi': Value('string'), 'menfaat_alicisi_taraf_id': Value('string')}, 'parasal_boyut': {'islem_bedeli_tl': Value('float64'), 'kisiye_gecen_menfaat_tutari_tl': Value('float64'), 'kisiye_gecen_menfaat_durumu': Value('string')}, 'calisana_uygulanan_islemler': List(Value('string')), 'alinan_koruyucu_tedbirler': List(Value('null')), 'duzeltici_eylemler': List({'eylem_turu': Value('string'), 'gerekce': Value('string'), 'sorumlu_birim': Value('string'), 'son_tarih': Value('null'), 'durum': Value('string'), 'etkinlik_kontrolu': Value('null')}), 'yonlendirme': List(Value('string'))}, 'kabul_edildi': Value('bool'), 'red_nedeni': Value('string'), 'split': Value('string'), 'lang': Value('string')}
              because column names don't match

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

Türkçe İK Belge Zekâsı — SFT verisi ve LoRA adapterleri

Türkçe bir insan kaynakları bildirimini 29 alanlı bir JSON sözleşmesine çeviren küçük bir modelin eğitim verisi ve adapterleri.

Canlı demo: https://huggingface.co/spaces/mustafabasar/ik-belge-asistani-demo

Ne var burada

yol	ne
`veri_v3/` … `veri_v9/`	sürümlenmiş eğitim/doğrulama verisi (`train.jsonl`, `dev.jsonl`)
`v34/` … `v45/`	LoRA adapterleri (`lora/`) ve eğitim kayıtları
`sema/`	Pydantic sözleşmesi (`model_tr.py`, `model_en.py`) ve künyesi

Teslim edilen sürüm: v44/lora. Taban model unsloth/gemma-4-E2B-it, LoRA r=8, alpha=8, ağırlık 50,7 MB.

Ölçülen kalite

%75,1 kodlu alan doğruluğu (1625/2164 karar, 32 vaka, sürüm v44).

Kodlu alan = kapalı bir listeden seçilen değer (risk türü, davranış niteliği, eylem durumu gibi). Serbest metin bu sayıya girmez; serbest metin için birebir eşleşme doğru bir ölçüt değildir.

Görev bazında:

görev	kodlu alan doğruluğu	kaç karara dayanıyor
özel değerlendirme	%96	212
kişiler	%81	547
sınıflandırma	%76	360
eylemler	%74	258
bulgular	%69	540
risk	%59	209
iddialar	%53	34 (tek alan türü)
çelişkiler	%100	4 — eşiğin altında

Toplam sayı bu kararların tamamı üzerinden hesaplanır; bulgular ve kisiler ağırlıklıdır. celiskiler satırı ölçülmemiş sayılmalıdır (4 karar, eşik 16).

Bu sayı bağımsız değildir

Eğitim verisini ve ölçüm setini aynı üretici yazıyor. İnsan onaylı bir referans set tamamlanmadı. Sayı, hattın çalıştığını gösterir; modelin gerçek dünyada ne yapacağını göstermez.

Kesin olan tek şey biçimdir. Zorlanmış çözümleme (grammar), şemada olmayan bir alan adı ya da kapalı liste dışında bir değer üretilmesini imkânsız kılar. Bu bir ölçüm değil, bir kısıttır.

Görev sekiz parçaya bölünmüştür

Üç model tek seferde 29 alanlı belgeyi bitiremedi; tekrar döngüsüne girip bütçeyi tüketti. Bölününce doğrulama kaybı 1,04 → 0,21.

Sıra sabittir ve her adım öncekinin özetini bağlam olarak alır:

siniflandirma → iddialar → kisiler → bulgular
→ celiskiler → risk → ozel_degerlendirme → eylemler

Uçtan uca ölçüldü (2026-08-15, canlı demo, işlemci): sekiz görev 29/29 alan üretti ve birleşik belge Pydantic sözleşmesinden geçti. Toplam 4,9 dakika.

Kullanım

import json, torch
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

REPO  = "mustafabasar/model-egitme-sft-v1"
TABAN = "unsloth/gemma-4-E2B-it"

tok   = AutoTokenizer.from_pretrained(TABAN)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(TABAN, dtype=torch.bfloat16)
model = PeftModel.from_pretrained(model, f"{REPO}/v44/lora")
model.eval()

# İstem, eğitimdekiyle BİREBİR aynı olmalıdır:
#   <vaka metni>
#
#   GOREV: <görev tanımı>
#
#   BAGLAM:
#   {önceki adımların küçük özeti}
#
#   YALNIZ su alanlari uret: <alan listesi>

Tam çalışan örnek için demo Space'in app.py dosyasına bakın.

Zorlanmış çözümleme önerilir. Grammar olmadan model şema dışı alan adı ve değer üretebilir; ölçüldü (v43): bilgi_kaynemi, bel_as_kisinin_biliyorkleri gibi uydurma adlar.

Sürüm seçerken dikkat

Doğrulama kaybı, kaliteyi öngörmüyor. Ölçüldü:

sürüm	doğrulama kaybı	kodlu alan doğruluğu
v42	0,2074 (en iyi)	ölçülemedi
v44	0,2100	%75,1
v45	0,2105 (en kötü)	%73,9

v44 ile v45 kayıpta ayrık, kalitede eşit. Seçim, birleşik belgenin sözleşmeden geçmesine dayandı: v44 30/32, v45 26/32.

Eski sürümler ölçülemez. v37–v43 şemanın eski bir hâliyle eğitildi (alan adları ve liste değerleri sonradan değişti). Güncel şemayla ölçmek, onlara öğrenmedikleri bir sözleşmeyi sormak olur.

Sınırlar

Örneklem 16 vaka — eşiğin tam sınırında.
Sayı bağımsız değil (yukarı bakın).
celiskiler görevi ölçüm bölümünde temsil edilmiyor (9 karar).
Kapsam boşluğu açık: şemadaki 231 değerin 38'i veride hiç geçmiyor.
risk_olasiligi alanında bir değer vakaların %72'sini kaplıyor; model çoğunluk sınıfını ezberliyor. Üretici tarafında onarıldı, yeni veri turunda etki edecek.

Bu liste kısaltılmadı. Bilinen her sınır burada.

Downloads last month: 575

Total file size:

13.7 GB