Views
No views yet
facebook/mbart-large-50 for Abstractive Question Answering (QA) in Turkish,
trained on a legal text dataset based on Turkish laws.
Unlike extractive QA models that select exact spans from the context, this model generates natural, paraphrased answers.tr_TR)Seq2SeqTrainer)1
2import torch
3from transformers import pipeline
4
5# Load the pipeline
6qa_pipeline = pipeline(
7 task="text2text-generation",
8 model="yeniguno/turkish-law-aqa-bart-finetuned",
9 tokenizer="yeniguno/turkish-law-aqa-bart-finetuned",
10 device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
11)
12
13# Example question and context
14context = """
15madde 281 (1) gerçeğin meydana çıkmasını engellemek amacıyla, bir suçun delillerini yok eden, silen, gizleyen,
16türk ceza kanunu değiştiren veya bozan kişi, altı aydan beş yıla kadar hapis cezası ile cezalandırılır.
17kendi işlediği veya işlenişine iştirak ettiği suçla ilgili olarak kişiye bu fıkra hükmüne göre ceza verilmez.
18(2) bu suçun kamu görevlisi tarafından göreviyle bağlantılı olarak işlenmesi halinde, verilecek ceza yarı oranında artırılır.
19(3) ilişkin olduğu suç nedeniyle hüküm verilmeden önce gizlenen delilleri mahkemeye teslim eden kişi hakkında bu maddede tanımlanan
20 suç nedeniyle verilecek cezanın beşte dördü indirilir.
21"""
22
23question = 'Kamu görevlisi tarafından işlenen bu suçun cezası ne kadar artırılır?'
24
25# Run inference
26input_text = question + " " + context
27output = qa_pipeline(input_text, max_length=128, num_beams=5, early_stopping=True)
28
29# Print result
30print("🔮 Model Output: ", output[0]["generated_text"])
31
32
33"""
34🔮 Model Output: Kamu görevlisi tarafından işlenen suçun cezası yarı oranında artırılır. Bu durumda, ceza yarı oranında artırılır.
35"""