File size: 57,035 Bytes
686e588 |
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 |
---
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
language:
- tr
---
# 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.*
--> |