kilicai/634-kat-mulkiyeti-sft

634 Sayılı Kat Mülkiyeti Kanunu SFT Dataset

Bu dataset, 634 sayılı Kat Mülkiyeti Kanunu (KMK) hukuki metninden üretilmiş instruction-response (SFT) çiftlerini içerir. Qwen3 serisi modeller için Türkçe hukuki fine-tuning amacıyla hazırlanmıştır.

Dataset Hakkında

• Mevzuat: 634 sayılı Kat Mülkiyeti Kanunu
• Dil: Türkçe (tr)
• Alan: Tapu-Kadastro Hukuku
• Format: JSONL (her satır bir JSON objesi)
• Toplam Örnek: 38+ instruction-response çifti
• Ortalama Cevap Uzunluğu: 300-800 kelime

Dataset Yapısı

Her örnek aşağıdaki yapıdadır:

{
  "conversations": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Sen Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü (TKGM) mevzuatı konusunda uzman bir hukuki asistansın..."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "[SORU]"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "[MADDE ATIFLI DETAYLI CEVAP]"
    }
  ],
  "source": "634 sayılı Kat Mülkiyeti Kanunu (Madde X)",
  "language": "tr",
  "domain": "tapu-kadastro-hukuk",
  "task_type": "instruction-following"
}

Soru Kategorileri

Kategori	Dağılım	Örnek Sorular
Tanım & Genel Hükümler	~%15	Kat mülkiyeti nedir? Arsa payı nedir?
Prosedür & Belgeler	~%30	Tescil nasıl yapılır? Gerekli belgeler nelerdir?
Tescil / Terkin / Rehin	~%25	İpotek işlemi nasıl yapılır? Tapu kaydı nasıl görünür?
Senaryo Bazlı Uygulama	~%20	Çatı sızıntısı durumunda ne yapılır? Asansör arızası?
İstisna & Özel Durumlar	~%10	Yönetim planı yapılmazsa? Miras yoluyla paydaşlık?

Cevap Formatı Özellikleri

Her cevap şu standartlara uygundur:

• ✅ İlgili madde numarasına atıf (örn. Madde 18/4, Madde 20/2)
• ✅ Markdown başlık ve liste kullanımı
• ✅ Karşılaştırma tabloları
• ✅ Önemli kurallar kalın yazılmış
• ✅ İstisnalar ayrı başlık altında
• ✅ Pratik önemi olan kurallara kısa not düşülmüş

Kapsanan Maddeler

• Madde 1: Kat mülkiyeti ve kat irtifakının tanımı
• Madde 2: Arsa payı
• Madde 3: Bağımsız bölüm
• Madde 4: Ortak yerler
• Madde 5: Eklenti
• Madde 6: Ana gayrimenkulün tüzel kişiliği
• Madde 18-19: Tescil ve kat irtifakı kurulması
• Madde 20: Ortak giderlere katılma (olağanüstü giderler dahil)
• Madde 21: Sigorta
• Madde 22: Teminat hakkı
• Madde 23: Arsa maliki
• Madde 24: Yönetim planı
• Madde 29: Yönetici
• Madde 30: Denetçi
• Madde 31-32: Kat malikleri kurulu (toplantı ve karar nisabı)
• Madde 33: Komşuluk hukuku
• Madde 34: Tadilat kuralları
• Madde 35: Bağımsız bölümün amaca uygun kullanılması
• Madde 36: Kararlara uymama yaptırımı
• Madde 37: İşletme projesi
• Madde 39: İtiraz hakkı
• Madde 58-66: Kat mülkiyetinin sona ermesi

Kullanım Amacı

Bu dataset aşağıdaki amaçlarla kullanılabilir:

1. SFT (Supervised Fine-Tuning): Qwen3, Llama, Mistral vb. modellerin hukuki alanda fine-tuning'i
2. Instruction Tuning: Türkçe hukuki sorulara doğru ve yapılandırılmış yanıtlar üretme
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Hukuki doküman tabanlı soru-cevap sistemleri
4. Değerlendirme: Hukuki metin anlama ve madde atıf doğruluğu benchmark'ı

SFT Yapılandırması (Öneri)

from trl import SFTConfig, SFTTrainer
from datasets import load_dataset

training_args = SFTConfig(
    output_dir="qwen3-4b-634-kat-mulkiyeti-sft",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    learning_rate=2e-5,
    max_seq_length=4096,
    warmup_ratio=0.1,
    lr_scheduler_type="cosine",
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=50,
    report_to="trackio",
    run_name="sft_634_kmk_qwen3",
)

İlişkili Kaynaklar

• 634 Sayılı Kat Mülkiyeti Kanunu - Mevzuat Bilgi Sistemi
• 2644 Sayılı Tapu Kanunu
• Mecellem Models (Türkçe Hukuki LLM'ler)

Lisans

Bu dataset, hukuki metinlerden üretilmiş eğitim verisi olup akademik ve araştırma amaçlı kullanıma açıktır.

Katkı

Dataset'in genişletilmesi veya düzeltilmesi için pull request açabilirsiniz.

Generated by ML Intern

This dataset repository was generated by ML Intern, an agent for machine learning research and development on the Hugging Face Hub.

• Try ML Intern: https://smolagents-ml-intern.hf.space
• Source code: https://github.com/huggingface/ml-intern

Usage

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('kilicai/634-kat-mulkiyeti-sft')