Add new SentenceTransformer model

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,817 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:2038410
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+base_model: intfloat/multilingual-e5-base
+widget:
+- source_sentence: “Kendilerine güveniyorlarsa teklifimi kabul etsinler, her şey ortaya
+    çıksın!”
+  sentences:
+  - 'CHP Balıkesir Milletvekili ve Parti Meclisi Üyesi Mehmet Tüm, Cumhurbaşkanı ve
+    Başbakanın örtülü ödenek harcamalarında bir yıllık ödeneği 8 ayda bitirdiğini
+    belirtti ve örtülü ödeneğin TBMM tarafından denetlenmesi için kanun teklifi verdi.
+    Maliye Bakanlığının açıkladığı Ocak-Ağustos dönemi bütçe gerçekleşme sonuçlarına
+    göre, Cumhurbaşkanı Tayyip Erdoğan ile Başbakan Binali Yıldırım''ın kullanma yetkisinde
+    örtülü ödenekten bu yılın ilk 8 ayında yapılan toplam harcama geçen yıla göre
+    yüzde 60,7 oranında artarak 1 milyar 319 milyon liradan, 2 milyar 121 milyona
+    liraya yükseldi. Tayyip Erdoğan’ın başbakanlığı ve cumhurbaşkanlığı döneminde
+    kırdığı harcama rekorlara dikkat çeken CHP’li Tüm, şu açıklamalarda bulundu: “Örtülü
+    ödenek harcamaları geçen yıla göre yüzde 60,7 oranında artarak 1 milyar 319 milyon
+    liradan 2 milyar 121 milyon liraya yükseldi. Bu hızla giderse harcamalar yeni
+    bir rekorla 3 milyar TL’yi de geçmiş olacak. Maliye Bakanlığının verileri dikkate
+    alındığında, bu rakamların TBMM, MİT ve birçok bakanlığın bütçesini geçtiğini
+    görüyoruz. Saray rejimi, asgari ücrete yılda %5 zammı çok görürken, kendi örtülü
+    ödeneğinde %65 artış yapmayı her şeyden daha zaruri görüyor. Ödeneklerdeki bu
+    artış, halkın parasının açık ve net bir şekilde israf edilmesidir. Devlet bütçesini
+    kimse babasının çiftliği değildir. AKP Genel Başkanı ve yöneticilerinin ne için
+    harcadığını bilmediğimiz bu paraların denetimi şeffaf bir şekilde yapılmalıdır.
+    Eğer AKP’li vekiller bu konuda kendilerine güveniyorlarsa verdiğim kanun teklifini
+    kabul etsinler ve her şey açık ve şeffaf bir şekilde ortaya çıksın.” CHP’li Mehmet
+    Tüm, TBMM Başkanlığına sunduğu kanun teklifinde örtülü ödenek harcamalarının Meclis''te
+    kurulacak bir komisyonla denetlenmesini ve harcamaların toplam bütçe harcamalarının
+    binde ikisini aşmayacak şekilde sınırlandırılmasını istedi. İşte CHP’li Tüm’ün
+    örtülü ödeneği denetimine ilişkin kanun teklifi:  10/12/2003 tarihli ve 5018 sayılı
+    Kamu Malî Yönetimi ve Kontrol Kanununun 24’üncü Maddesinde yer alan “binde beşini”
+    ibaresi “binde ikisini” olarak değiştirilmiştir.  10/12/2003 tarihli ve 5018 sayılı
+    Kamu Malî Yönetimi ve Kontrol Kanununa aşağıdaki ek madde eklenmiştir:  Bu kanunun
+    24’üncü Maddesi hükümlerine göre Cumhurbaşkanlığı ve Başbakanlık bütçelerine konulan
+    örtülü ödeneklerin harcama sonrası denetimi, Türkiye Büyük Millet Meclisi’nde
+    bulunan siyasi parti gruplarının güçleri oranında temsil edileceği bir komisyon
+    marifetiyle yapılır. Komisyon tarafından yapılan denetim sonrası Türkiye Büyük
+    Millet Meclisi Başkanlığına sunulmak üzere bir rapor hazırlanır. Başkanlık, bu
+    raporu Sayıştay Uygunluk Bildirimi ile birlikte Plan ve Bütçe Komisyonuna havale
+    eder. Denetim raporu Plan ve Bütçe Komisyonunun kapalı oturumunda görüşülür. Komisyon
+    üyeleri üçte iki çoğunlukla alınacak kararla, raporun bazı kısımlarına ilişkin
+    ayrıntıların açıklanmasına gizlilik kuralları getirebilir.”  Bu Kanun yayımı tarihinde
+    yürürlüğe girer.  Bu Kanun hükümlerini Bakanlar Kurulu yürütür.​'
+  - Ligdeki son galibiyetini, 8. haftada Trabzonspor'a konuk olduğu müsabakada 6-1
+    gibi farklı bir skorla alan Teleset Mobilya Akhisarspor, bu önemli sonucun ardından
+    yaptığı 7 karşılaşmada da 3 puan elde edemedi.    Teleset Mobilya Akhisarspor,
+    Trabzonspor zaferinin ardından, Gençlerbirliği ile 3-3 berabere kaldıktan sonra,
+    Medipol Başakşehir'e 2-1, Aytemiz Alanyaspor'a 4-0 yenildi. Beşiktaş'la golsüz
+    berabere kalan ve Göztepe'ye 2-0 mağlup olan yeşil-siyahlı ekip, geçen haftaki
+    golsüz Evkur Yeni Malatyaspor beraberliğinin ardından, dün de Galatasaray'a 4-2
+    mağlup oldu.    Son 7 maçta sadece 3 puan toplayabilen Ege temsilcisi, 15. haftayı
+    19 puanla tamamladı.      Yeşil-siyahlılar, Galatasaray'a yenilmesine karşın,
+    4 maçtır devam eden gol hasretini ise sonlandırdı.    Ligin 10. haftasındaki Medipol
+    Başakşehir maçının 59. dakikasında Paulo Henrique ile rakip ağları havalandırılması
+    sonrası, ardından yapılan 4 maçta da skor üretemeyen Teleset Mobilya Akhisarspor,
+    Galatasaray müsabakasının 17. dakikasında Maicon'un topu kendi filelerine göndermesiyle,
+    408 dakika sonra gol sevinci yaşamış oldu.    Öte yandan, eski takımı Galatasaray'a
+    karşı takımının 2. golünü kaydeden Olcan Adın, Süper Lig'de 50. golüne ulaştı.
+    Daha önce Trabzonspor formasıyla da Galatasaray'a golü bulunan Olcan Adın, Akhisarspor'da
+    toplam 6., bu sezon ise ilk golünü attı.     Dünkü maçta gördüğü sarı kartla cezalı
+    duruma düşen Abdoulwahid Sissoko, 17 Aralık Pazar günü Manisa'da oynanacak Kayserispor
+    maçında forma giyemeyecek. Kırmızı kart gören Miguel Lopes ise Ziraat Türkiye
+    Kupası'nda 13 Aralık Çarşamba günü Ankara Demirspor ile oynanacak maçta oynayamayacak.
+    Portekizli futbolcu Profesyonel Futbol Disiplin Kurulundan ceza alması halinde
+    ligde de mücadele edemeyecek.
+  - 'MHP Genel Başkanı Devlet Bahçeli, partisinin grup toplantısında konuşma yaptı.  Devlet
+    Bahçeli, CHP''den gelen "Hakikat Komisyonu kurulsun" önerisine de sert tepki gösterdi.  AK
+    Parti ve CHP''nin birlikte hareket ettiğini savunan Bahçeli, şunları söyledi:
+    "İkisinin de kafasında İmralı canisinin affı vardır. Başbakan Erdoğan''ın değişken
+    sözleri ve CHP lderinin sözleri birebir örtüşmektedir. Hakikat Komisyonu''nun
+    kurulmasıyla ilgili CHP önerisini milletimizi büyük bir kaygıyla beklemektedir.
+    TSK da terör örgütü de silah bıraksın diyen bir CHP zihniyeti nasıl Atatürk''ün
+    kurduğu bir parti olabilir? Bundan sonra CHP ne diyecektir. AKP''nin izinden yürüyen
+    CHP''nin kabullerden saptığı, üniter devlet yapısını fantazi olarak görmektedirler.  Önde
+    kavga ederken arkada Türkiye''nin gizli planlarını yapmaktadırlar. Türkiye''nin
+    temellerinden oynama yaparak kaynaşma yapacağını sananlar milletimizden en sert
+    cevabı alacağından kuşkumuz yoktur."'
+- source_sentence: Şırnak'ın Silopi ilçesinde iki aşirete mensup lise öğrencileri
+    arasında çıkan kavgaya polis biber gazıyla müdahale etti. Gazdan etkilenen öğrenciler
+    hastaneye kaldırılırken, çok sayıda öğrenci de gözaltına alındı.
+  sentences:
+  - Bir televizyon kanalında gündeme ilişkin değerlendirmelerde bulunan Devlet Bakanı
+    ve Başbakan Yardımcısı Bülent Arınç, İnegöl ve Dörtyol'da yaşanan olayları üzüntüyle
+    karşıladıklarını, tahrikler ve tertipler sonucu yaşanan bu tür olaylarda halkın
+    sağduyulu olması, siyasetçilerin de kullandıkları dile özen göstermesi gerektiğini
+    söyledi.  Arınç, kolluk güçlerinin bu tür olayları bastıracak, sebebiyet verenleri
+    yargıya teslim edecek güçte olduğunu vurguladı.  Olaylarla ilgili bir istihbarat
+    zafiyeti olup olmadığının, İçişleri Bakanlığının yapacağı araştırma sonucunda
+    ortaya çıkacağını ifade eden Arınç, ''olayların somut sebebi şudur'' demenin şu
+    sırada mümkün olmadığını, konuyla ilgili araştırma derinleştikçe tahrikçilerin
+    ve olayları yönlendirenlerin belirleneceğini bildirdi.  ''MHP'nin bölgeye heyet
+    gönderecek olması tansiyonu yükseltir'' mi sorusu üzerine, dün bir TV kanalında
+    BDP'nin bölgeye bir heyet göndermesini ''yangına benzin dökmek olarak'' tanımladığını
+    hatırlatan Arınç, sözlerini şöyle sürdürdü;  ''Zaten şehrin valisi girişleri yasakladı.
+    BDP ile yapılan görüşmelerde de onlar anlayış gösterdi. Eleştirdiler, ama itiraz
+    etmediler veya direnmediler. Onlar da sanıyorum hassasiyetleri görmüş olmalılar.
+    Eğer MHP'liler de aynı amaçla yola çıkıyor, Dörtyol'da tansiyonu yükseltebilecek
+    bir olayın içine gidiyorlarsa, ki bence bugünlerde bunu yapmamalılar, vazgeçmelerini
+    tavsiye ederim.  Çünkü MHP'lilerin olaylara şu veya bu şekilde karışmaları -tahrikçi
+    olmasa bile milliyetçi duygularla ortada bir yanlışlık var- ve bu yanlışlığa müdahale
+    etmek için sokaklara çıkmışlarsa -şüphesiz bir iki ay önce İskenderun'a yakın
+    bir yerde bir kışlamızı basarak 6 askerin şehit olmasına yol açmışlardı- bu olayların
+    acısı henüz unutulmamışken, şimdi bu tür olayların hemen arkasında ve akabinde
+    orada boy göstermelerinin, meydan okumalarının olumlu katkısı olmaz diye düşünüyorum.  Gidenler
+    şüphesiz sukunet çağrısında bulunacak ve olayları yatıştırmaya çalışacaklardır,
+    ama BDP'lilerin girmesi tahrik unsuru olarak görülmüş ve yasaklanmışken bunun
+    anti tezi olarak bir başka siyasi grubun 'bak onlar giremedi ama biz girdik, onlar
+    yasaklandı ama biz yasaklanmadık, onlar Türkiye için tehlike ama biz bu çerçeveden
+    meseleye bakıyoruz' demeleri de karşı tarafı da harekete geçirecek görünüyor.''  Arınç,
+    Başbakan Recep Tayyip Erdoğan'ın yarın Hatay'da yapacağı mitingin önemine dikkati
+    çekerek, Başbakan Erdoğan'ın ''birlik beraberlik, kardeşlik mesajları vereceğini,
+    tahriklere yol açacak hadiselerden kaçınılmasını tavsiye edeceğini dile getirdi.  Şemdinli'de
+    dün yaşanan olaylarda küçük çocukların ön planda olduğunun hatırlatılması, ''Taş
+    Atan Çocuklar'' la ilgili yasal düzenlemenin ardından bu durumu nasıl değerlendirdiğinin
+    sorulması üzerine Arınç, PKK terör örgütünün kadın ve çocukların önde olduğu eylemlerle
+    bir mağduriyet yaratmaya çalıştığına işaret etti.  ''Aldatılmaya, kandırılmaya
+    müsait yaştaki çocukların örgütün elinde bir oyuncak haline gelmesi, bizim yaptığımız
+    düzenlemenin ne kadar doğru ve haklı olduğunu da gösteriyor. Çocuklara sahip çıkmak
+    açısından çok iyi bir düzenleme yaptık'' diyen Arınç, bundan pişman olacak bir
+    noktada bulunmadıklarını ifade etti.  PKK'nın çocukları çok kötü bir şekilde kullandığına
+    işaret eden Arınç, ''Barış ve demokrasi partisi ismi gibi bu olaylara engel olmaya
+    çalışmalı. Buna rağmen örgütün kullanması karşısında da yine halkımızın 'hayır
+    biz çocuklarımıza sahip olacağız' diyerek ciddi bir direnç göstermesi lazım''
+    diye konuştu.
+  - Söz konusu 8 köprülü kavşağın, 20 Şubat'ta Başbakan Tayyip Erdoğan'ın da katılması
+    beklenen tören ile hizmete alınması planlanıyor.  Açıklamaya göre, TOKİ, İstanbul'a
+    inşa ettiği toplu konut alanlarında ulaşımı kolaylaştırmak için 8 ayrı bölgede
+    köprü, kavşak ve bağlantı yolu yaptı. Ataşehir toplu konut alanına bağlantıyı
+    sağlayan 2, Başakşehir Ispartakule toplu konut alanına bağlantıyı sağlayan 1 ve
+    Halkalı toplu konut alanlarına bağlantıyı sağlayan 5 ayrı köprülü kavşak, Başbakan
+    Recep Tayyip Erdoğan'ın da katılması beklenen, 20 Şubat'ta yapılacak törenle hizmete
+    açılacak.
+  - Bir lisede iki öğrenci grubu arasında başlayan tartışma kısa sürede kavgaya dönüştü.
+    Kavganın büyümesi üzerine, okul yönetimi, durumu polise bildirdi.  Polis ekipleri,
+    öğrencileri ayırmakta zorlanınca, biber gazı kullandı. Okulun bahçesinden çıkarak
+    sokak aralarına kaçan öğrenciler, polise taşlı saldırıda bulundu.  Yaşanan kovalamaca
+    sonucunda bazı öğrenciler gözaltına alındı. Bu arada, gazdan etkilenen öğrenciler,
+    olay yerine çağrılan ambulanslarla Silopi Devlet Hastanesi’ne kaldırıldı.  İlçe
+    Milli Eğitim Müdürü Sait Uysal, yaşanan kavga olayıyla ilgili olarak, ''Kavganın
+    sebebini henüz öğrenemedik. Öğrenciler arasında çıkan kavga bütün okula yayıldı.
+    Biber gazından etkilenen öğrenciler, ambulanslarla Silopi Devlet Hastanesi'ne
+    götürüldü'' dedi.  Kavga nedeniyle eğitime yarım gün ara verildiği bildirildi.
+- source_sentence: Obezite, kalp krizinden koruyor olabilir mi? İngiltere'de bilim
+    dünyası bu soruya yanıt arıyor. Araştırmalara göre, damarlardaki fazla yağ, belli
+    bir seviyenin üstündeyken, kalbi koruyucu etki yapabiliyor.
+  sentences:
+  - 'CHP Genel Başkanı Kemal Kılıçdaroğlu, referandum sonuçlarının ardından yaptığı
+    açıklamada “Koşullar eşit olmamasına karşın elimizden gelen her türlü çabayı gösterdik”
+    diyerek, YSK’nin mühürsüz zarf ve pusulaların geçerli sayılması yönündeki kararına
+    tepki gösterdi. Kılıçdaroğlu, “YSK, üzülerek ifade edeyim, bu referandumu tartışmalı
+    hale getirdi. Maç yapılırken maçın ortasında kural değişmez” dedi. Kılıçdaroğlu’nun,
+    sonuçların ardından akşam saatlerinde CHP Genel Merkezi’ne gelerek kurmaylarıyla
+    değerlendirmede bulunduğu öğrenildi. Daha sonra bir basın toplantısı düzenleyen
+    Kılıçdaroğlu, “Eşit olmayan koşullarda bir referandum gerçekleştirdik. Bunu herkes
+    biliyor. Biz de koşullar eşit olmamasına karşın demokrasiye sahip çıkmak için
+    elimizden gelen her türlü çabayı gösterdik. Bu çabayı hukuk zemininde kalarak
+    gösterdik. Eveti savunanlar hukukun dışına çıktılar, biz özenle hukuk kurallarının
+    içerisinde çaba harcadık” dedi. “Anayasalar birer toplumsal uzlaşma belgesidir”
+    diyen Kılıçdaroğlu, “Bu referandum bir gerçeği ortaya çıkardı. Toplumun en az
+    yüzde 50’si buna hayır diyor. Dolayısıyla bu anayasa değişikliği ve onun oluşturduğu
+    bütün anayasa bir anlamda bir toplumsal uzlaşma belgesi olması niteliğini büyük
+    ölçüde yitirmiş durumda. Daha önemlisi bu gerçek önümüzde dururken siyaset kurumuna
+    bir görev düşüyor. Anayasayı bir toplumsal uzlaşma belgesi haline dönüştürmek”
+    diye konuştu. YSK’nin mühürsüz zarf ve pusulaların geçerli sayılması kararıyla
+    referandumu tartışmalı hale getirdiğini belirten Kılıçdaroğlu, şöyle konuştu:
+    “YSK, üzülerek ifade edeyim, bu referandumu tartışmalı hale getirdi. Hiçbir tartışmaya
+    yer vermeyecek şekilde size ilgili yasayı okuyorum. Seçim Kanunu’nun 98’inci maddesi:
+    Üzerinde ilçe seçim kurulu ve sandık kurulu mührü olmayan zarflar geçersiz sayılır.
+    TBMM’den geçen seçim kanunu ve onun 98’inci maddesi söylüyor. Ama YSK bu zarfları
+    kabul etti. Niçin? Seçim Kanunu’nun 108’inci maddesi. Arkasında sandık kurulu
+    mührü bulunmayan pusula geçersizdir. Hiçbir kurum kendisini parlamentonun üstünde
+    göremez. İktidar partisinin itirazı üzerine bunu geçerli sayıyorsunuz. Maç yapılırken
+    maçın ortasında kural değişmez arkadaşlar. YSK, maçın ortasında üstelik zarflar
+    açıldıktan sonra kuralları değiştiriyor. Bunu doğru bulmuyoruz, asla kabul etmiyoruz.
+    Milletin kararına saygılıyız ama YSK gölge düşürdü. Hukuksal açıdan da kamu vicdanı
+    açısından da referandumun meşruiyetini tartışmalı hale getirdiler. Bunu asla doğru
+    bulmuyoruz. Bunu sonuna kadar takip edeceğiz.”'
+  - Ege Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi Öğretim Görevlisi Uzman , obezitenin
+    nedenlerini "Obezite harcanandan daha fazla enerji alınması sonucu, vücutta aşırı
+    miktarda yağ dokusunun olması sebebiyle gelişen,  genetik ve çevresel etkileşimli,
+    sağlıklı yaşam adına ciddi ve kronik sorunlara neden olabilen ve oluşum nedeni
+    çok sayıda faktöre bağlı, medikal tedaviye ihtiyaç duyulan metabolik bir sağlık
+    problemidir" şeklinde anlattı.     nin risk faktörleri arasında birçok etkenin
+    olduğunu belirten Oral, "Obezitenin en önemli risk faktörleri arasında özellikle
+    genetik yatkınlık, fiziksel aktivitede azalma, beslenme alışkanlıkları, yaş, cinsiyet,
+    eğitim düzeyi, evlilik, doğum sayısı gibi faktörler göze çarpıyor. Erişkin ve
+    çocuk obezitesi tüm dünyada ama özellikle gelişmekte olan ülkelerde hızla yayılıyor.
+    Ülkemizde toplumun yaklaşık olarak yüzde 35’inden fazlası obezite problemiyle
+    karşı karşıya kalıyor. Hatta bu oran erkeklerde yüzde 7.9, kadınlar da yüzde 
+    23.4" diye konuştu.    Obezitenin başka hastalıklara da davetiye çıkardığını vurgulayan Dr.
+    Oral, "Birçok kronik hastalığın obezite ile yakından ilişkili olduğu biliniyor.
+    Ayrıca Dünya Sağlık Örgütü, obeziteyi en riskli 10 hastalıktan biri olarak kabul
+    ediyor. Bu konuda yürütülen son araştırmalarda kanserle yakın ilgisi olduğu da
+    belirlenmiştir" dedi.      Obeziteden korunma yolları hakkında da bilgi veren Oral,
+    "Sağlıklı yaşam ve obezite kökenli hastalıkların önlenmesinde en akılcı önlem,
+    dengeli ve yeterli bir beslenme alışkanlığıyla birlikte, haftada 3 gün 30 dakika
+    yavaş yürüyüşle başlayıp haftada 5 gün 45 dakika tempolu yürüyüşler önem taşıyor.
+    Bu tip bir fiziksel aktivite sağlıklı beslenmeye ek olarak 100- 200 kalorilik
+    bir kayıp sağlar. Uzun süreli fiziksel aktivite için, her gün 30 dakika   alışkanlığının
+    kazanılması, obezitenin önlem ve tedavisinde olumlu sonuçlar verdiği gözden uzak
+    tutulmamalıdır. Sonuç olarak, sağlıklı bir toplum için sağlıklı beslenme alışkanlığının
+    yanı sıra, fiziksel aktivitenin tüm bireyler için yaşamsal önem ve anlam taşımakta
+    olduğunu tekrar hatırlamak ve bu konuda farkındalığı arttırabilmek için ‘Dünya
+    Obezite Günü’ güzel bir şans olarak değerlendirilmeli" dedi.
+  - 'AK Parti Grup Başkanvekili Bülent Turan, Meclis''te basın mensuplarıyla bir araya
+    gelerek, gündeme ilişkin değerlendirmelerde bulundu. Genel Kurul''da bu hafta
+    Askeralma Kanunu Teklifi''nin görüşüleceğini ve tüm muhalefet partilerin grup
+    başkanvekillerini bugün arayarak sürece ilişkin bilgi verdiğini anlatan Turan,
+    AK Parti''nin yarın yapacağı kapalı grup toplantısında da Milli Savunma Komisyon
+    Başkanı İsmet Yılmaz''ın milletvekillerini bilgilendireceğini ifade etti. Muhalefet
+    partilerinin bazı maddelere ilişkin değişiklik taleplerinin olduğunu anımsatan
+    Turan, bu kapsamda teklifi tekrar gözden geçirdiklerini, paydaşlarla görüştüklerini
+    aktardı. Teklifin, tarafların görüşü alınarak hazırlandığını söyleyen Turan, "Teklifin
+    görüşmelerinin bu hafta bitmesini ama muhalefetin itirazı süreci uzatacak olursa
+    bir dahaki hafta bitmesini öngörüyoruz" diye konuştu.  Muhalefetin, teklifi "Cumhurbaşkanı''na
+    ekstra yetki veriliyor" şeklinde eleştirdiğini anımsatan Turan, bu itirazın haklı
+    olmadığını dile getirdi. Bu yetkinin 1970''ten beri Bakanlar Kurulu''nda olduğunu
+    aktaran Turan, artık Bakanlar Kurulu olmadığı ve yürütmeyi cumhurbaşkanı temsil
+    ettiği için Bakanlar Kurulu''nun yetkilerinin cumhurbaşkanına verildiğine dikkati
+    çekti. "Zaten olan bir yetkinin devamından bahsediyoruz, yeni bir yetki yok" diyen
+    Turan, teklifi Meclis''ten uzlaşı ve anlaşmayla geçirmeyi planladıklarını, bu
+    nedenle konuyu tartışacaklarını vurguladı. Turan, teklifin her partinin ortak
+    kanaatiyle geçmesini istediklerinin belirterek, sözlerini şöyle sürdürdü: "Niyetimiz,
+    Askeralma Kanunu Teklifi''ni bu hafta bitirmek. Bitmezse haftaya biter. Cumhurbaşkanımızın
+    açıkladığı bir yargı paketi, strateji belgesi vardı. Bununla ilgili vekillerimiz
+    çalışıyorlar, teklifi hazırlıyorlar. Teklif belli bir aşamaya gelir olgunlaşırsa
+    onu da bu haftaya yetiştirip, bir sonraki haftaya vermeyi ümit ediyoruz.Askerlikten
+    sonra yargı paketini görüşmeyi istiyoruz, niyetimiz o. Bunlar kesin değil daha.
+    Teklif, bu hafta gelirse haftaya görüşürüz, askerlik biterse tabii. Teklifi büyük
+    oranla olgunlaştırdık, bugün yarın Meclis''e gönderebilirsek komisyon görüşme
+    takvimini takdir edecektir. Bu dediğim minvalde takvim devam ederse bir dahaki
+    haftaya askerlik biterse Genel Kurul''da görüşürüz olmazsa haftaya. Çalışıyoruz.
+    Belli bir olgunluğa eriştikten sonra Meclis''e vereceğiz." Yeni askerlik sisteminin
+    yasalaşmasıyla askerlik süresinin kısalacağı ve çok sayıda askerin terhis olacağı,
+    bu durumun güvenlik riski doğuracağına ilişkin yorumlar hatırlatılarak değerlendirmesi
+    sorulan Turan, "Paydaşlar, bunun Türkiye''nin, askerin, ordunun güvenliği için
+    sorun olmayacağı kanaatinde. Biz de bu kanaate olumlu yaklaşıyoruz. Genel Kurul''un
+    takdiri baş tacı, Meclis her zaman bunları revize etme hakkına sahip ama şu an
+    kanun yürürlüğe girdikten sonra 6 ayını bitiren askerlerimizin terhis olmasını
+    öngörüyoruz." diye konuştu. Bülent Turan, Askeralma Kanunu Teklifi''ne ilişkin
+    muhalefetten öneri gelip gelmediğinin sorulması üzerine, "Arkadaşlarımız bayram
+    öncesi görüştü, bazı öneriler var. Bugün bir daha görüşüyorlar" dedi. "27 yaşındaki
+    bir genç de 35-36 yaşında üniversitede hocalık yapan bir genç de bedelli askerliğe
+    başvurabilecek. Yaşı büyük olana öncelik verilmesine ilişkin yorumları nasıl değerlendiriyorsunuz
+    " sorusuna Turan, "Bu, tartışılan bir konu. Bugün yarın belli olacak. Konuşuyoruz,
+    görüşüyoruz" cevabını verdi. "Meclis, 23 Haziran seçimine kadar açık olacak mı?"
+    sorusu üzerine Turan, şunları söyledi: "İstanbul seçimleri Türkiye için çok önemli
+    ancak bir yerel seçim. Meclis''in takvimini, gündemini İstanbul seçimine göre
+    planlıyor olmak doğru olmaz. Türkiye, demokratik kültürüyle her türlü seçimi aşacak,
+    yapacak kabiliyeti olan bir ülke. Meclis çalışmalarının İstanbul seçimine göre
+    endekslemeyi doğru bulmayız. Halkımızın bizden beklentisi olan kanunlar var. Seçime
+    kadar Meclis''in çalışmasını öngörüyoruz." Cumhur İttifakı Adayı Binali Yıldırım
+    ve Millet İttifakı Adayı Ekrem İmamoğlu''nun 16 Haziran''da canlı yayında bir
+    araya geleceği hatırlatılarak değerlendirmesi sorulan Turan, "Türkiye''nin çoktan
+    beri beklediği bu tartışma zemininin hayat bulması kıymetli bir yaklaşım. Hem
+    CHP adayının hem de Sayın Yıldırım''ın konuya olumlu yaklaşmasını takdire şayan
+    buluyorum" ifadesini kullandı. Yıldırım''ın, canlı yayının öz güvenle "en muhalif"
+    diye düşünülen Uğur Dündar''ın moderatörlüğünde yapılmasını talep etmesinin kıymetli
+    olduğuna dikkati çeken Turan, şunları kaydetti: "Burada kimin kazandığından çok
+    kimin kaybettiği sorusu öne çıktı. Uğur Dündar gibi yaşını başını almış, sözüm
+    ona duayen gazeteci keşke böyle bir sorumluluktan kaçmamış olsaydı. Çünkü özellikle
+    28 Şubat yıllarında nasıl taraflı gazetecilik yaptığı, çocukları siyasal olarak
+    istismar ettiği, farklı görüntüleri değerlendirdiği, hep bunlar bizi üzen habercilik
+    anlayışıydı. Bunları belki telafi etme imkanı olabilirdi. Ahiri ömründe iki farklı
+    partinin, iki kıymetli adayının çıkıp onun öncülüğünde tartışma imkanı bulması
+    çok kıymetliydi ama bunu reddetti. Ben bunu eline geçen tarihi fırsatın heba edilmesi
+    olarak düşünüyorum. Gerekçelerini izah etti ama bence kendisinden başka kimse
+    inanmadı. Neden vazgeçtiğini kamuoyuna açıklamak zorunda olduğunu düşünüyorum."'
+- source_sentence: Antalya'da rahatsızlanan 20'den fazla asker hastaneye kaldırıldı.
+  sentences:
+  - Hatay'da, gazeteci olduklarını iddia eden 4 Rus, askeri güvenlik bölgesinde çekim
+    yaparken yakalandı. Alınan bilgiye göre, askeri bölgede çekim yapan 4 Rus vatandaşı,
+    güvenlik güçlerince gözaltına alındı. İfadelerinde gazeteci olduklarını belirten
+    4 Rus, gerekli evraklara sahip olmadıkları için yasal işlemlerin ardından sınır
+    dışı edildi.
+  - "Kulübün resmi sitesinden yapılan açıklamada Mehmet Özdilek ve ekibine teşekkür\
+    \ edilirken, şu ifadelere yer verildi:\r\n \"Ligde son haftalarda istediği sonuç\
+    \ ve puanları alamayan ekibimizde, Teknik Direktör Mehmet Özdilek ile Yönetim\
+    \ Kurulu arasında yapılan görüşmenin ardından karşılıklı anlaşma ile yollarımız\
+    \ ayrıldı. Özdilek ve yardımcılarına birlikte olduğumuz süreçte gösterdikleri\
+    \ emeklere teşekkür ediyor bundan sonraki çalışma hayatlarında başarılar diliyoruz.\""
+  - Hatay'ın Altınözü ilçesine bağlı Karbeyaz Mahallesi sınır bölgesi içerisinde nöbet
+    değişimi için göreve çıkan askeri araç şarampole devrildi. Kazada yaralanan 19
+    asker olay yerine çağrılan ambulanslarla Antakya'daki çeşitli hastanelere kaldırılarak
+    tedavi altına alındı. Askerlerin sağlık durumlarının iyi olduğu öğrenildi.
+- source_sentence: Rusya Devlet Başkanı Vladimir Putin, "Türk yönetimi, uçağımızı
+    düşürdü ve büyük bir hata yaptı. Dahası, korudukları kişiler de karadan pilotumuza
+    ateş açtı. Bu askeri suç karşısında verdiğimiz yanıt, ihtiyatlı olmaktan da öteydi"
+    dedi.
+  sentences:
+  - ''' Rusya Halk Cephesi 1. Bölgelerarası Forumu''nda konuşan Rus lider, Türkiye''ye
+    yönelik önlemlerin inşaat alanında yürürlükte olan anlaşmaları etkilemeyeceğini
+    belirterek, Türkiye''ye inşaat sektöründe getirilen yaptırımların ardından Rusya''da
+    87 bin kişilik istihdam kontenjanının açılacağını kaydetti. Putin, şöyle konuştu:
+    "Şu anda 300 Türk şirketinin Rusya''da sözleşmeleri bulunuyor. Bunların toplam
+    tutarı yaklaşık 50 milyar dolar. Mevcut sözleşmeleri feshetmeme kararı aldık.
+    Çünkü bu sadece Türk iktidarının eylemine verilmiş bir yanıt olmayacak, biz de
+    bundan zarar görebiliriz. Ancak bundan sonra Türk şirketleriyle yeni anlaşma imzalamayacağız."
+    Rusya Devlet Başkanı''nın gündeminde Suriye''deki terörle mücadele çalışmaları
+    da vardı. Putin, "Terörle mücadelede dikkatli ancak güçlü bir şekilde hareket
+    edeceğiz. Verdiğiniz destek için sizlere ve gösterdikleri çabalar için Rus askerlerine
+    teşekkür ediyorum" dedi.'
+  - Bordo-mavili takımın başkanı Muharrem Usta, Galatasaray'dan Çin ekibi Pekin Guoan'a
+    transfer olan Burak Yılmaz'a teşekkür mesajı yayınladı. Usta mesajında, "Burak
+    Yılmaz... Yolun açık olsun, dönmek istersen Trabzonspor'un kapısı sana her zaman
+    açık olacak. Her şey için teşekkürler" dedi. 8 milyon Euro karşılığında Çin'e
+    giden Burak sözleşmesindeki yüzde 25'lik opsiyon sayesinde bu transferle Trabzonspor'a
+    da 2 milyon Euro daha kazandırmıştı.
+  - Habertürk’ün “Duran tavuk” başlığıyla gündeme getirdiği ve tavuk üretimini yüzde
+    80 azaltan üreticiler ile firmaların sözleşme krizini aşma çabaları sürerken,
+    Türkiye Kanatlı Hayvan Eti Yetiştiricileri Merkez Birliği (TÜKEBİR) büyük bir
+    entegre tesis almak için harekete geçti. Daha önce kapanan bir entegre tesisin
+    sahibiyle görüşmeler başladı. Sakarya Kanatlı Hayvan Eti Yetiştiricileri Birliği
+    Başkan Yardımcısı İrfan Sarı, tesiste incelemelerde bulundu. Tesis, çift vardiyada
+    günlük 160 bin piliç kesimi yapabilecek ve yaklaşık 350 tonluk piliç eti üretilecek.
+    Gazete Habertürk'ten Ramiz Kaan Oktar'ın haberine göre Doğu Marmara Bölgesi’ndeki
+    tüm üreticiler dilediklerinde buraya piliç verebilecek. Bölgesel üretimin en fazla
+    yüzde 35’i bu tesise alınacak. Sistemde kapasite artırımı üretim anlamında maksimum
+    yüzde 25 oranında olabilecek. Eğer bu artış yetersiz gelirse yeni bir tesis alımı
+    ya da yapımı söz konusu olacak. Sakarya Kanatlı Hayvan Eti Yetiştiricileri Birliği
+    Başkanı İrfan Demiray, “Eğer firmalarla sözleşme istediğimiz şekilde imzalanamazsa
+    kendi tesisimiz hazır olacak. Vatandaşımız direkt üreticiden ürün alabilecek”
+    dedi.
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- cosine_accuracy
+- cosine_accuracy_threshold
+- cosine_f1
+- cosine_f1_threshold
+- cosine_precision
+- cosine_recall
+- cosine_ap
+- cosine_mcc
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
+  results:
+  - task:
+      type: binary-classification
+      name: Binary Classification
+    dataset:
+      name: dev
+      type: dev
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.8555852102590809
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: cosine_accuracy_threshold
+      value: 0.6372671127319336
+      name: Cosine Accuracy Threshold
+    - type: cosine_f1
+      value: 0.8600484871383143
+      name: Cosine F1
+    - type: cosine_f1_threshold
+      value: 0.6254763007164001
+      name: Cosine F1 Threshold
+    - type: cosine_precision
+      value: 0.8364259905689264
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.8850440642820114
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.9172012841259736
+      name: Cosine Ap
+    - type: cosine_mcc
+      value: 0.7117817758627474
+      name: Cosine Mcc
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.8516794688191641
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: cosine_accuracy_threshold
+      value: 0.6502314805984497
+      name: Cosine Accuracy Threshold
+    - type: cosine_f1
+      value: 0.8540095956134338
+      name: Cosine F1
+    - type: cosine_f1_threshold
+      value: 0.6245771050453186
+      name: Cosine F1 Threshold
+    - type: cosine_precision
+      value: 0.8155420683089373
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.8962856395500916
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.9086649286867274
+      name: Cosine Ap
+    - type: cosine_mcc
+      value: 0.6984897891408454
+      name: Cosine Mcc
+---
+
+# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base). It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** Sentence Transformer
+- **Base model:** [intfloat/multilingual-e5-base](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base) <!-- at revision 835193815a3936a24a0ee7dc9e3d48c1fbb19c55 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
+- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
+
+### Full Model Architecture
+
+```
+SentenceTransformer(
+  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
+  (2): Normalize()
+)
+```
+
+## 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("selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Rusya Devlet Başkanı Vladimir Putin, "Türk yönetimi, uçağımızı düşürdü ve büyük bir hata yaptı. Dahası, korudukları kişiler de karadan pilotumuza ateş açtı. Bu askeri suç karşısında verdiğimiz yanıt, ihtiyatlı olmaktan da öteydi" dedi.',
+    '\' Rusya Halk Cephesi 1. Bölgelerarası Forumu\'nda konuşan Rus lider, Türkiye\'ye yönelik önlemlerin inşaat alanında yürürlükte olan anlaşmaları etkilemeyeceğini belirterek, Türkiye\'ye inşaat sektöründe getirilen yaptırımların ardından Rusya\'da 87 bin kişilik istihdam kontenjanının açılacağını kaydetti. Putin, şöyle konuştu: "Şu anda 300 Türk şirketinin Rusya\'da sözleşmeleri bulunuyor. Bunların toplam tutarı yaklaşık 50 milyar dolar. Mevcut sözleşmeleri feshetmeme kararı aldık. Çünkü bu sadece Türk iktidarının eylemine verilmiş bir yanıt olmayacak, biz de bundan zarar görebiliriz. Ancak bundan sonra Türk şirketleriyle yeni anlaşma imzalamayacağız." Rusya Devlet Başkanı\'nın gündeminde Suriye\'deki terörle mücadele çalışmaları da vardı. Putin, "Terörle mücadelede dikkatli ancak güçlü bir şekilde hareket edeceğiz. Verdiğiniz destek için sizlere ve gösterdikleri çabalar için Rus askerlerine teşekkür ediyorum" dedi.',
+    'Bordo-mavili takımın başkanı Muharrem Usta, Galatasaray\'dan Çin ekibi Pekin Guoan\'a transfer olan Burak Yılmaz\'a teşekkür mesajı yayınladı. Usta mesajında, "Burak Yılmaz... Yolun açık olsun, dönmek istersen Trabzonspor\'un kapısı sana her zaman açık olacak. Her şey için teşekkürler" dedi. 8 milyon Euro karşılığında Çin\'e giden Burak sözleşmesindeki yüzde 25\'lik opsiyon sayesinde bu transferle Trabzonspor\'a da 2 milyon Euro daha kazandırmıştı.',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 768]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `dev`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                    | Value      |
+|:--------------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy           | 0.8556     |
+| cosine_accuracy_threshold | 0.6373     |
+| cosine_f1                 | 0.86       |
+| cosine_f1_threshold       | 0.6255     |
+| cosine_precision          | 0.8364     |
+| cosine_recall             | 0.885      |
+| **cosine_ap**             | **0.9172** |
+| cosine_mcc                | 0.7118     |
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `dev`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                    | Value      |
+|:--------------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy           | 0.8517     |
+| cosine_accuracy_threshold | 0.6502     |
+| cosine_f1                 | 0.854      |
+| cosine_f1_threshold       | 0.6246     |
+| cosine_precision          | 0.8155     |
+| cosine_recall             | 0.8963     |
+| **cosine_ap**             | **0.9087** |
+| cosine_mcc                | 0.6985     |
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 2,038,410 training samples
+* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                           | positive                                                                           |
+  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                           | string                                                                             |
+  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 6.96 tokens</li><li>max: 18 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 56.22 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                           | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+  |:---------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Malafa</code>              | <code>, Hakan Günday'ın kuyumcular (ve halıcılar) üzerinden satış dünyası ile yaşam arasında paralellikler kurarak pazarlama ve satış dünyasını anlattığı, okuyucuya değişik bir dünyanın kapılarını açan romanı. Çoğunlukla Ermenice kelimelerden oluşan kuyumcu argosunun ağırlıklı olarak kullanıldığı romanda, büyük bir kuyumcu mağazasında çalışan "tezgahtar"ların ve alışverişe ge(tiri)len "turist"lerin bir günlük macerası anlatılır.</code> |
+  | <code>Sarıyatak, Elbistan</code> | <code>Sarıyatak, Kahramanmaraş ilinin Elbistan ilçesine bağlı bir mahalledir.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+  | <code>Åsane</code>               | <code>, Norveç'in Bergen şehrinin bir kasabasıdır. Şehrin kuzeyindeki bu kasaba 1972'ye kadar ayrı bir şehir idi.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "cos_sim"
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 30,724 evaluation samples
+* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence1                                                                          | sentence2                                                                           | label                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                              | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 41.43 tokens</li><li>max: 200 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 310.17 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~49.40%</li><li>1: ~50.60%</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence1                                                                                                                                                                                                                                                  | sentence2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | label          |
+  |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Kriz tüm dünyayı sarsarken futbol kulüpleri değerlerini yüzde 8 artırdı. En değerli kulüp yine Manchester United oldu.</code>                                                                                                                        | <code>Fenerbahçe, derbideki galibiyetinin ardından, İMKB'deki artışıyla da yatırımcısının yüzünü güldürdü.  Galatasaray-Fenerbahçe derbisinin ardından, bugün İMKB'de işlem gören Fenerbahçe hisselerinde yüzde 8 oranında artış yaşandı. Hisse değeri 55,25 TL'ye kadar yükseldi. Kulübün piyasa değeri 1 milyar 381 milyon 250 bin lira değerinde bulunuyor. Derbide kaybeden Galatasaray ise en çok değer kaybeden beşinci hisse konumunda. Galatasaray hisseleri yüzde 4.9 düşüşle 213,50 TL'ye geriledi.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | <code>0</code> |
+  | <code>İstanbul Sarıyer’de ormanda bulunan yakılmış cesedin 50 yaşındaki Yusuf Işık’a ait olduğu öne sürülüyor. Işık, eş bulmak için Hatay’a giden gençleri anlaşmalı olduğu Suriyeli kadınlarla buluşturup onlarca kişiyi dolandırmakla suçlanıyor.</code> | <code>Zonguldak'ta ormanlık alanda cesedi yırtıcı hayvanlarca parçalanmış halde bulunan şahıs hakkındaki gerçek otopsi sonucu ortaya çıktı. Av tüfeğiyle öldürüldüğü tespit edilen adamın katili köyündeki komşusu çıktı.   İHA'nın haberine göre olay, 10 gün önce Çaycuma ilçesine bağlı Perşembe beldesi Koramanlar köyünde yaşandı. 55 yaşındaki Sezai Karaca'nın cesedi ormanlık alanda yabani hayvanlarca parçalanmış halde bulundu. Jandarma ekiplerince yapılan incelemenin ardından Karaca'nın cesedi otopsi için hastane morguna kaldırıldı. Otopside Sezai Karaca'nın av tüfeği ile öldürüldüğü tespit edilerek vücudundan silahtan çıktığı belirlenen saçmalara rastlandı. Soruşturmayı derinleştiren jandarma ekipleri olayla ilgili Sezai Karaca'nın komşusu Veli B.'yi gözaltına aldı. İlçe Jandarma Komutanlığı'ndaki sorgusunda uzun süre konuşmayan Veli B. bir süre sonra cinayeti itiraf etti. Veli B.'ye, çelik yelek giydirilerek olay yerinde keşif yaptırıldı. Sağlık kontrolünden geçirilen zanlı, işlemlerinin ardın...</code> | <code>0</code> |
+  | <code>İdlib'de merkezindeki bombalı saldırıda ilk belirlemelere göre 7 kişi hayatını kaybetti.</code>                                                                                                                                                      | <code>Suriye'nin kuzeyindeki İdlib il merkezinde düzenlenen bombalı saldırıda ilk belirlemelere göre 7 kişinin öldüğü, 30 kişinin yaralandığı bildirildi.  İdlib Sivil Savunma (Beyaz Baretliler) Müdürü Mustafa Hac Yusuf, öğle saatlerinde kent merkezindeki "Saat Kavşağı" bölgesine yerleştirilen bombanın patlatılması sonucu en az 7 sivilin hayatını kaybettiği ve 30 sivilin yaralandığını ifade etti. Olayı henüz üstlenen üstlenmedi. Türkiye sınırında bulunan İdlib, Kazakistan'ın başkenti Astana'da 4-5 Mayıs 2017'deki toplantıda, Türkiye, Rusya ve İran tarafından "gerginliği azaltma bölgesi" ilan edilmişti.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | <code>1</code> |
+* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "cos_sim"
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 64
+- `per_device_eval_batch_size`: 64
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `num_train_epochs`: 1
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: steps
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 64
+- `per_device_eval_batch_size`: 64
+- `per_gpu_train_batch_size`: None
+- `per_gpu_eval_batch_size`: None
+- `gradient_accumulation_steps`: 1
+- `eval_accumulation_steps`: None
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 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`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch  | Step  | Training Loss | Validation Loss | dev_cosine_ap |
+|:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|:-------------:|
+| 0.4709 | 15000 | 0.1047        | 0.2651          | 0.9158        |
+| 0.4866 | 15500 | 0.0953        | 0.2666          | 0.9173        |
+| 0.5023 | 16000 | 0.0923        | 0.2622          | 0.9143        |
+| 0.5180 | 16500 | 0.0964        | 0.2698          | 0.9147        |
+| 0.5337 | 17000 | 0.0984        | 0.2643          | 0.9125        |
+| 0.5494 | 17500 | 0.0968        | 0.2773          | 0.9149        |
+| 0.5651 | 18000 | 0.1025        | 0.2624          | 0.9140        |
+| 0.5808 | 18500 | 0.1044        | 0.2641          | 0.9082        |
+| 0.5965 | 19000 | 0.106         | 0.2641          | 0.9119        |
+| 0.6122 | 19500 | 0.1041        | 0.2750          | 0.9175        |
+| 0.6279 | 20000 | 0.1021        | 0.2697          | 0.9165        |
+| 0.6436 | 20500 | 0.1016        | 0.2804          | 0.9158        |
+| 0.6593 | 21000 | 0.1025        | 0.2676          | 0.9182        |
+| 0.6750 | 21500 | 0.0979        | 0.2728          | 0.9168        |
+| 0.6907 | 22000 | 0.0978        | 0.2641          | 0.9168        |
+| 0.7064 | 22500 | 0.0976        | 0.2725          | 0.9128        |
+| 0.7221 | 23000 | 0.0968        | 0.2824          | 0.9115        |
+| 0.7378 | 23500 | 0.0941        | 0.2759          | 0.9125        |
+| 0.7535 | 24000 | 0.0983        | 0.2770          | 0.9130        |
+| 0.7692 | 24500 | 0.0975        | 0.2577          | 0.9144        |
+| 0.7849 | 25000 | 0.0939        | 0.2598          | 0.9172        |
+| 0.8006 | 25500 | 0.092         | 0.2661          | 0.9151        |
+| 0.8163 | 26000 | 0.0906        | 0.2657          | 0.9160        |
+| 0.8320 | 26500 | 0.0931        | 0.2553          | 0.9167        |
+| 0.8477 | 27000 | 0.0917        | 0.2649          | 0.9164        |
+| 0.8634 | 27500 | 0.092         | 0.2643          | 0.9169        |
+| 0.8791 | 28000 | 0.0931        | 0.2640          | 0.9166        |
+| 0.8948 | 28500 | 0.0915        | 0.2743          | 0.9148        |
+| 0.9105 | 29000 | 0.0872        | 0.2663          | 0.9197        |
+| 0.9262 | 29500 | 0.0867        | 0.2668          | 0.9174        |
+| 0.9419 | 30000 | 0.086         | 0.2648          | 0.9171        |
+| 0.9576 | 30500 | 0.0873        | 0.2625          | 0.9127        |
+| 0.9733 | 31000 | 0.0877        | 0.2643          | 0.9171        |
+| 0.9890 | 31500 | 0.0916        | 0.2709          | 0.9172        |
+| -1     | -1    | -             | -               | 0.9087        |
+
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.11.11
+- Sentence Transformers: 3.4.1
+- Transformers: 4.48.3
+- PyTorch: 2.6.0+cu124
+- Accelerate: 1.3.0
+- Datasets: 3.4.1
+- Tokenizers: 0.21.1
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+
+#### Sentence Transformers
+```bibtex
+@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
+    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
+    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
+    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
+    month = "11",
+    year = "2019",
+    publisher = "Association for Computational Linguistics",
+    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
+}
+```
+
+#### MultipleNegativesRankingLoss
+```bibtex
+@misc{henderson2017efficient,
+    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
+    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
+    year={2017},
+    eprint={1705.00652},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.CL}
+}
+```
+
+<!--
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "_name_or_path": "intfloat/multilingual-e5-base",
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.48.3",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.4.1",
+    "transformers": "4.48.3",
+    "pytorch": "2.6.0+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:99b7be2b45a3e7d9743cce711bd9d116adb1a875f04a3dbcc5939fbc05bf0185
+size 1112197096

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

sentencepiece.bpe.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cfc8146abe2a0488e9e2a0c56de7952f7c11ab059eca145a0a727afce0db2865
+size 5069051

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
+size 17082987

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,55 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}