CoolFace
Datasetpublic

emin037/turk_ceza_kanunlari

🇹🇷 Türk Ceza Kanunu Soru-Cevap & RAG Veri Seti Bu veri seti, Türk hukuk sistemindeki temel kanunları (başta TCK olmak üzere) kapsayan, model eğitimi ve bağlamsal bilgi çıkarma (RAG) süreçleri için optimize edilmiş 7.226 adet zenginleştirilmiş kayıt içermektedir. 📊 Veri Seti Özeti Özellik Detay Toplam Soru 7.000+ Dosya Boyutu ~17.74 MB (JSON) Kapsanan Mevzuat TCK, CMK, TMK (3713), KVKK (6698), Trafik (2918), Bahis (7258), Kabahatler (5326) ve… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/emin037/turk_ceza_kanunlari.

sourceHugging Facemitupdated 6mo agoView on Hugging Face
0likes22downloads
Dataset Card

🇹🇷 Türk Ceza Kanunu Soru-Cevap & RAG Veri Seti

Bu veri seti, Türk hukuk sistemindeki temel kanunları (başta TCK olmak üzere) kapsayan, model eğitimi ve bağlamsal bilgi çıkarma (RAG) süreçleri için optimize edilmiş 7.226 adet zenginleştirilmiş kayıt içermektedir.

📊 Veri Seti Özeti

ÖzellikDetay
Toplam Soru7.000+
Dosya Boyutu~17.74 MB (JSON)
Kapsanan MevzuatTCK, CMK, TMK (3713), KVKK (6698), Trafik (2918), Bahis (7258), Kabahatler (5326) ve fazlası
FormatJSON (Zenginleştirilmiş Metadata)
LisansMIT

📥 Veri Şeması (Schema)

Veri seti, sadece cevap üretmekle kalmayıp, cevabın yasal dayanağını da (context) modele sunacak şekilde yapılandırılmıştır:

SütunTipAçıklama
`soru`stringKullanıcı tarafından sorulan hukuki soru veya vaka.
`cevap`stringSorunun mevzuata uygun, net ve açıklayıcı yanıtı.
`context`stringYanıtın dayandırıldığı kanun maddesi veya geniş metin (7.85k karaktere kadar).
`kaynak`stringBilginin alındığı kanun adı ve madde numarası.
`veri türü`stringİçeriğin kategorisi (örn: hukuk).
`Score`int64Verinin doğruluğu veya niteliğine dair güven puanı (1 ile 10 arası).

🎯 Kullanım Alanları

  • —Hukuki Chatbotlar: Vatandaşların temel sorularına yasal dayanak göstererek cevap veren asistanlar.
  • —RAG (Retrieval-Augmented Generation): Geniş context alanı sayesinde vektör veritabanları (Pinecone, ChromaDB vb.) ile entegre çalışma.
  • —Model Değerlendirme: Score alanı kullanılarak model çıktılarının kalitesini ölçme.
  • —Hukuki NLP: Suç tipi sınıflandırma ve yasal metin analizi.

⚖️ Kapsanan Başlıca Konular

  1. 1.Ceza Hukuku (Genel & Özel): Suçun unsurları, cezayı artıran/azaltan nedenler.
  2. 2.Dijital Suçlar: Sosyal medya hakaretleri, bilişim sistemlerine sızma, KVKK ihlalleri.
  3. 3.Toplumsal Güvenlik: Trafik suçları, ruhsatsız silahlar, yasa dışı bahis süreçleri.
  4. 4.Yargılama Usulü (CMK): Gözaltı süreleri, tutuklama şartları, ifade verme hakları.

🚀 Veri Hazırlık Süreci

Veri seti, CSV ve JSON kaynaklarından gelen 7.000+ ham satırın benzerlik temizliği (deduplication) işleminden geçirilmesiyle rafine edilmiştir.

⚠️ Uyarı ve Feragatname

Bu veri seti eğitim ve araştırma amaçlı hazırlanmıştır. Model tarafından üretilen yanıtlar kesinlikle hukuki tavsiye niteliği taşımaz. Hukuki uyuşmazlıklarda mutlaka bir avukata başvurulmalıdır.

📚 Atıf ve Katkı

Veri setini geliştiren: Emin M. Veri seti üzerinde iyileştirme yapmak veya hata bildirmek için "Community" sekmesini kullanabilirsiniz.