/ Модель

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
13 июн 2026

bge-reranker-legal-ft-v4-error-mined-hf

Ранжирование текстаТекст → score4 профессии

Кросс-энкодер на базе XLM-RoBERTa оценивает релевантность пар текста для переранжирования результатов юридического поиска.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Ранжирование» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Berk2003/bge-reranker-legal-ft-v4-error-mined-hf — это кросс-энкодерный реранкер для юридических текстов, построенный на XLM-RoBERTa и обученный с помощью библиотеки Sentence Transformers. Он оценивает пары «запрос — документ» одним числовым баллом, чтобы упорядочивать найденные фрагменты по релевантности в семантическом поиске и системах поиска по юридическим материалам. В карточке указаны 988 обучающих примеров и один выходной балл на пару.

Модель принимает только текст. В README указан предел последовательности 512 токенов; метаданные каталога приводят native context 8194 токена, поэтому фактический предел для данной конфигурации следует проверять при использовании. Данные примеров содержат вопросы и фрагменты на турецком языке, но это само по себе не подтверждает широкий список поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Переранжирование найденных фрагментов законов по юридическому запросу
  • Выбор наиболее релевантных документов в семантическом поиске по правовым материалам
  • Сортировка судебных и административных документов по соответствию вопросу
  • Улучшение выдачи поисковой системы по юридической базе знаний

Ограничения

В README заявлен предел в 512 токенов, тогда как метаданные каталога указывают native context 8194 токена; разрешение этого расхождения требует проверки конфигурации. В карточке приведены только 988 обучающих примеров, а широкий охват языков и лицензия не подтверждены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CrossEncoder

This is a Cross Encoder model trained using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

  • Model Type: Cross Encoder
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Number of Output Labels: 1 label
  • Supported Modality: Text

Model Sources

Full Model Architecture

CrossEncoder(
  (0): Transformer({'transformer_task': 'sequence-classification', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'logits'}}, 'module_output_name': 'scores', 'architecture': 'XLMRobertaForSequenceClassification'})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cross_encoder_model_id")
# Get scores for pairs of inputs
pairs = [
    ['Kocanın iznin kaldırılması bakımından mahkeme veya hâkim hangi hususları dikkate almalıdır?', 'ORICON\n\nÖngörülen bir aylık süre hak düşürücü süre olup mahkemece resen dikkate alınacaktır.'],
    ['Yürütmenin durdurulması kararı bakımından dava süreci veya başvuru koşulları nasıl açıklanmaktadır?', 'ORICON\nİdare ve İdari Yargılama Hukuku\nYürütmenin durdurulması kararı için itiraz süresi yedi gündür ve bu süre kararın tebliğini izleyen günden itibaren başlar. Yürütmenin durdurulması istemi neticesinde verilen karara karşı bir defalığına mahsus itiraz edilmesi mümkündür; bu durum, itiraz üzerine verilen kararın kesin olmasından kaynaklanmaktadır. Yetkili merci, itiraz üzerine yürütmenin durdurulması istemini yedi gün içinde karara bağlamak zorundadır. İYUK m. 27/10 hükmü gereği, aynı sebeplere dayanarak ikinci kez yürütmenin durdurulması isteminde bulunulması mümkün değildir. Yürütmenin durdurulması kararı ile davanın nihai olarak reddedilmesi arasındaki sürede, yürütmenin durdurulması kararı iptal kararı gibi sonuç doğurmaktadır. İYUK madde 28/1 gereği, yürütmenin durdurulması kararı verildikten sonra idare, bu karar doğrultusunda gecikmeksizin işlem tesis etmeye veya eylemde bulunmaya mecburdur.'],
    ['Kamulaştırma Bedelinin Tespiti; Kısmi Kamulaştırma uyuşmazlığında kararın temel hukuki değerlendirmesi nedir?', 'YARGITAY_HGK_RETRIEVAL_LOW_RISK_ONLY\nHukuk Genel Kurulu 2013/2298 E., 2015/1028 K. | Kamulaştırma Bedelinin Tespiti; Kısmi Kamulaştırma\nBu nedenle, değerlendirmede esas alınan kiraz ve şeftalinin dekara verim miktarı ve 2011 yılı toptan kilogram satış fiyatı ile üretim giderleri resmi kuruluşlardan getirtilip, bilirkişi kurulundan bu yönde ek rapor alınması gerektiği düşünülmeden, 2010 yılına göre değer belirleyen raporun hükme esas alınması, 2)Dava konusu taşınmazın kamulaştırmadan arta kalan ve bilirkişi raporunda A harfi ile gösterilen kısmın geometrik durumu ve yüzölçümü gözetilerek bu bölüme %50 oranında değer kaybı verilmesi gerektiği gözetilmeden, az bedel tespiti, 3)4650 sayılı Kanunla değişik 2942 sayılı Kamulaştırma Kanununun 10.maddesine dayanan kamulaştırma bedelinin tespiti davalarında, aynı Yasanın 25/son maddesi uyarınca mülkiyet idareye tescille geçeceğinden, ağaçların değerinden enkaz bedelinin indirilmeyeceğinin düşünülmemesi, 4)Resmi kuruluşların yargı harcından bağışık tutulabilmesi için özel kanunlarında yargı harcından muaf olduğunun açıkça belirtilmesi gerekir. Diğer harçlardan bağışık tutulma yargı harcını kapsamaz. Bu nedenle, davacı idareden harç alınması gerekirken, harç alınmasına yer olmadığına karar verilmesi, Doğru görülmemiştir...) gerekçesiyle hükmün bozulmasına karar verilerek dosya yerine geri çevrilmekle, yeniden yapılan yargılama sonunda, mahkemece önceki kararda direnilmiştir. TEMYİZ EDEN: Davalı vekili'],
    ['Derneklerin zorunlu organları genel kurul konusunda hangi şartlar, yükümlülükler veya hukuki sonuçlar açıklanmaktadır?', 'ORICON\nGenel hukuk / sınıflandırma bekliyor\nDernek tüzüğünde derneğin adı, amacı, gelir kaynakları, üyelik koşulları, organları, örgütü ve geçici yönetim kurulunun gösterilmesi zorunludur.'],
    ['Kişi özgürlüğü ve güvenliği hakkı - tutuklama, gözaltı, tahliye iddiası bakımından bireysel başvuruda hangi gerekçe öne çıkmaktadır?', 'TRAIN_LOW_RISK_ONLY\nTRAIN.CSV AYM Karar Özeti - KAYIT 0327\nKAYIT 0327 | Karar sonucu: İhlal | Temel hak konusu: Kişi özgürlüğü ve güvenliği hakkı | Uyuşmazlık alanı: Ceza yargılaması | Ayırt edici kavramlar: tutukluluk, tutuklama, tutuklu, gözaltı. Olaylar: başvuru formu ve eklerine göre olaylar özetle şöyledir. Başvurucu cumhuriyet başsavcılığınca yürütülen sayılı soruşturma kapsamında tarihinde gözaltına alınmış ağır ceza mahkemesinin tarihli ve sorgu sayılı kararıyla suç işlemek amacıyla kurulan örgüte üye olma suç örgütüne yarar sağlamak amacıyla yağma öldürme ve ruhsatsız ateşli silah taşıma suçlarından tutuklanmıştır ağır ceza mahkemesi tarihli duruşmada başvurucunun tutukluluk hâlinin devamına karar vermiştir. Başvurucu bu karara karşı tarihinde itiraz yoluna başvurmuştur. Başvurucu tarihinde bireysel başvuruda bulunmuştur tarihli duruşmada verilen tutukluluk hâlinin devamına ilişkin karara. Başvurucu tarafından yapılan itiraz ağır ceza mahkemesinin tarihli ve değişik sayılı kararıyla reddedilmiştir ağır ceza mahkemesi tarihli ve sayılı kararıyla başvurucunun üzerine atılı suçlardan mahkûmiyetine ve hükümle birlikte tutukluluk hâlinin devamına karar vermiştir anılan karar temyiz edilmiş olup temyiz incelemesi hâlen devam etmektedir b hukuk tarihli ve sayılı ceza muhakemesi kanununun veya sanığın salıverilme istemleri kenar başlıklı maddesinin numaralı fıkrası şöyledir ceza mahkemesinin görevine giren işlerde tutukluluk süresi en çok iki yıldır bu süre zorunlu hallerde gerekçesi gösterilerek uzatılabilir uzatma süresi toplam üç yılı geçemez sayılı maddesi şöyledir...'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores)
# [1.0071e-04 4.0606e-04 3.4599e-04 9.5355e-05 4.3393e-04]

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'Kocanın iznin kaldırılması bakımından mahkeme veya hâkim hangi hususları dikkate almalıdır?',
    [
        'ORICON\n\nÖngörülen bir aylık süre hak düşürücü süre olup mahkemece resen dikkate alınacaktır.',
        'ORICON\nİdare ve İdari Yargılama Hukuku\nYürütmenin durdurulması kararı için itiraz süresi yedi gündür ve bu süre kararın tebliğini izleyen günden itibaren başlar. Yürütmenin durdurulması istemi neticesinde verilen karara karşı bir defalığına mahsus itiraz edilmesi mümkündür; bu durum, itiraz üzerine verilen kararın kesin olmasından kaynaklanmaktadır. Yetkili merci, itiraz üzerine yürütmenin durdurulması istemini yedi gün içinde karara bağlamak zorundadır. İYUK m. 27/10 hükmü gereği, aynı sebeplere dayanarak ikinci kez yürütmenin durdurulması isteminde bulunulması mümkün değildir. Yürütmenin durdurulması kararı ile davanın nihai olarak reddedilmesi arasındaki sürede, yürütmenin durdurulması kararı iptal kararı gibi sonuç doğurmaktadır. İYUK madde 28/1 gereği, yürütmenin durdurulması kararı verildikten sonra idare, bu karar doğrultusunda gecikmeksizin işlem tesis etmeye veya eylemde bulunmaya mecburdur.',
        'YARGITAY_HGK_RETRIEVAL_LOW_RISK_ONLY\nHukuk Genel Kurulu 2013/2298 E., 2015/1028 K. | Kamulaştırma Bedelinin Tespiti; Kısmi Kamulaştırma\nBu nedenle, değerlendirmede esas alınan kiraz ve şeftalinin dekara verim miktarı ve 2011 yılı toptan kilogram satış fiyatı ile üretim giderleri resmi kuruluşlardan getirtilip, bilirkişi kurulundan bu yönde ek rapor alınması gerektiği düşünülmeden, 2010 yılına göre değer belirleyen raporun hükme esas alınması, 2)Dava konusu taşınmazın kamulaştırmadan arta kalan ve bilirkişi raporunda A harfi ile gösterilen kısmın geometrik durumu ve yüzölçümü gözetilerek bu bölüme %50 oranında değer kaybı verilmesi gerektiği gözetilmeden, az bedel tespiti, 3)4650 sayılı Kanunla değişik 2942 sayılı Kamulaştırma Kanununun 10.maddesine dayanan kamulaştırma bedelinin tespiti davalarında, aynı Yasanın 25/son maddesi uyarınca mülkiyet idareye tescille geçeceğinden, ağaçların değerinden enkaz bedelinin indirilmeyeceğinin düşünülmemesi, 4)Resmi kuruluşların yargı harcından bağışık tutulabilmesi için özel kanunlarında yargı harcından muaf olduğunun açıkça belirtilmesi gerekir. Diğer harçlardan bağışık tutulma yargı harcını kapsamaz. Bu nedenle, davacı idareden harç alınması gerekirken, harç alınmasına yer olmadığına karar verilmesi, Doğru görülmemiştir...) gerekçesiyle hükmün bozulmasına karar verilerek dosya yerine geri çevrilmekle, yeniden yapılan yargılama sonunda, mahkemece önceki kararda direnilmiştir. TEMYİZ EDEN: Davalı vekili',
        'ORICON\nGenel hukuk / sınıflandırma bekliyor\nDernek tüzüğünde derneğin adı, amacı, gelir kaynakları, üyelik koşulları, organları, örgütü ve geçici yönetim kurulunun gösterilmesi zorunludur.',
        'TRAIN_LOW_RISK_ONLY\nTRAIN.CSV AYM Karar Özeti - KAYIT 0327\nKAYIT 0327 | Karar sonucu: İhlal | Temel hak konusu: Kişi özgürlüğü ve güvenliği hakkı | Uyuşmazlık alanı: Ceza yargılaması | Ayırt edici kavramlar: tutukluluk, tutuklama, tutuklu, gözaltı. Olaylar: başvuru formu ve eklerine göre olaylar özetle şöyledir. Başvurucu cumhuriyet başsavcılığınca yürütülen sayılı soruşturma kapsamında tarihinde gözaltına alınmış ağır ceza mahkemesinin tarihli ve sorgu sayılı kararıyla suç işlemek amacıyla kurulan örgüte üye olma suç örgütüne yarar sağlamak amacıyla yağma öldürme ve ruhsatsız ateşli silah taşıma suçlarından tutuklanmıştır ağır ceza mahkemesi tarihli duruşmada başvurucunun tutukluluk hâlinin devamına karar vermiştir. Başvurucu bu karara karşı tarihinde itiraz yoluna başvurmuştur. Başvurucu tarihinde bireysel başvuruda bulunmuştur tarihli duruşmada verilen tutukluluk hâlinin devamına ilişkin karara. Başvurucu tarafından yapılan itiraz ağır ceza mahkemesinin tarihli ve değişik sayılı kararıyla reddedilmiştir ağır ceza mahkemesi tarihli ve sayılı kararıyla başvurucunun üzerine atılı suçlardan mahkûmiyetine ve hükümle birlikte tutukluluk hâlinin devamına karar vermiştir anılan karar temyiz edilmiş olup temyiz incelemesi hâlen devam etmektedir b hukuk tarihli ve sayılı ceza muhakemesi kanununun veya sanığın salıverilme istemleri kenar başlıklı maddesinin numaralı fıkrası şöyledir ceza mahkemesinin görevine giren işlerde tutukluluk süresi en çok iki yıldır bu süre zorunlu hallerde gerekçesi gösterilerek uzatılabilir uzatma süresi toplam üç yılı geçemez sayılı maddesi şöyledir...',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 988 training samples
  • Columns: sentence_0, sentence_1, and label
  • Approximate statistics based on the first 988 samples:
    sentence_0sentence_1label
    typestringstringfloat
    detailsmin: 16 tokensmean: 29.3 tokensmax: 73 tokensmin: 24 tokensmean: 216.91 tokensmax: 512 tokensmin: 0.0mean: 0.08max: 1.0
  • Samples:
    sentence_0sentence_1label
    Kocanın iznin kaldırılması bakımından mahkeme veya hâkim hangi hususları dikkate almalıdır?ORICONÖngörülen bir aylık süre hak düşürücü süre olup mahkemece resen dikkate alınacaktır.0.0
    Yürütmenin durdurulması kararı bakımından dava süreci veya başvuru koşulları nasıl açıklanmaktadır?ORICONİdare ve İdari Yargılama HukukuYürütmenin durdurulması kararı için itiraz süresi yedi gündür ve bu süre kararın tebliğini izleyen günden itibaren başlar. Yürütmenin durdurulması istemi neticesinde verilen karara karşı bir defalığına mahsus itiraz edilmesi mümkündür; bu durum, itiraz üzerine verilen kararın kesin olmasından kaynaklanmaktadır. Yetkili merci, itiraz üzerine yürütmenin durdurulması istemini yedi gün içinde karara bağlamak zorundadır. İYUK m. 27/10 hükmü gereği, aynı sebeplere dayanarak ikinci kez yürütmenin durdurulması isteminde bulunulması mümkün değildir. Yürütmenin durdurulması kararı ile davanın nihai olarak reddedilmesi arasındaki sürede, yürütmenin durdurulması kararı iptal kararı gibi sonuç doğurmaktadır. İYUK madde 28/1 gereği, yürütmenin durdurulması kararı verildikten sonra idare, bu karar doğrultusunda gecikmeksizin işlem tesis etmeye veya eylemde bulunmaya mecburdur.0.0
    Kamulaştırma Bedelinin Tespiti; Kısmi Kamulaştırma uyuşmazlığında kararın temel hukuki değerlendirmesi nedir?YARGITAY_HGK_RETRIEVAL_LOW_RISK_ONLY
    Hukuk Genel Kurulu 2013/2298 E., 2015/1028 K.Kamulaştırma Bedelinin Tespiti; Kısmi Kamulaştırma
    Bu nedenle, değerlendirmede esas alınan kiraz ve şeftalinin dekara verim miktarı ve 2011 yılı toptan kilogram satış fiyatı ile üretim giderleri resmi kuruluşlardan getirtilip, bilirkişi kurulundan bu yönde ek rapor alınması gerektiği düşünülmeden, 2010 yılına göre değer belirleyen raporun hükme esas alınması, 2)Dava konusu taşınmazın kamulaştırmadan arta kalan ve bilirkişi raporunda A harfi ile gösterilen kısmın geometrik durumu ve yüzölçümü gözetilerek bu bölüme %50 oranında değer kaybı verilmesi gerektiği gözetilmeden, az bedel tespiti, 3)4650 sayılı Kanunla değişik 2942 sayılı Kamulaştırma Kanununun 10.maddesine dayanan kamulaştırma bedelinin tespiti davalarında, aynı Yasanın 25/son maddesi uyarınca mülkiyet idareye tescille geçeceğinden, ağaçların değerinden enkaz bedelinin indirilmeyeceğinin düşünülmemesi, 4)Resmi kuruluşların yargı harcından bağı...0.0
  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": null
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 1
  • per_device_eval_batch_size: 1
  • num_train_epochs: 1
  • fp16: True

All Hyperparameters

  • do_predict: False
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 1
  • per_device_eval_batch_size: 1
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • eval_accumulation_steps: None
  • torch_empty_cache_steps: None
  • learning_rate: 5e-05
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • max_grad_norm: 1
  • num_train_epochs: 1
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: None
  • warmup_ratio: None
  • warmup_steps: 0
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • enable_jit_checkpoint: False
  • save_on_each_node: False
  • save_only_model: False
  • restore_callback_states_from_checkpoint: False
  • use_cpu: False
  • seed: 42
  • data_seed: None
  • bf16: False
  • fp16: True
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: None
  • local_rank: -1
  • ddp_backend: None
  • debug: []
  • dataloader_drop_last: False
  • dataloader_num_workers: 0
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • disable_tqdm: False
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • load_best_model_at_end: False
  • ignore_data_skip: False
  • fsdp: []
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • parallelism_config: None
  • deepspeed: None
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • optim: adamw_torch_fused
  • optim_args: None
  • group_by_length: False
  • length_column_name: length
  • project: huggingface
  • trackio_space_id: trackio
  • 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
  • push_to_hub: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_private_repo: None
  • hub_always_push: False
  • hub_revision: None
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • include_for_metrics: []
  • eval_do_concat_batches: True
  • auto_find_batch_size: False
  • full_determinism: False
  • ddp_timeout: 1800
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • include_num_input_tokens_seen: no
  • neftune_noise_alpha: None
  • optim_target_modules: None
  • batch_eval_metrics: False
  • eval_on_start: False
  • use_liger_kernel: False
  • liger_kernel_config: None
  • eval_use_gather_object: False
  • average_tokens_across_devices: True
  • use_cache: False
  • prompts: None
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}

Training Logs

EpochStepTraining Loss
0.50615000.4727

Training Time

  • Training: 5.6 minutes

Framework Versions

  • Python: 3.12.13
  • Sentence Transformers: 5.4.1
  • Transformers: 5.0.0
  • PyTorch: 2.10.0+cu128
  • Accelerate: 1.13.0
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
32854bd

0 моделей