Dosya Adı | İşlevi |
---|---|
main.py | Yarışmada kullanılacak bütün kodları içeren toplam kod |
kanunum-nlp-doc-analysis-dataset.csv | Kanunum (Karakullukçu Danışmanlık A.Ş.) tarafından hazırlanan Veri Seti |
Ayrıca Gereksinimler.txt dosyasını da inceleyebilirsiniz.
Dosya Adı | Pip ile İndirme | PyPI Sitesi |
---|---|---|
pip 22.2.2 | - | https://pypi.org/project/pip/ |
transformers 4.20.1 | pip install transformers | https://pypi.org/project/transformers/ |
pandas 1.3.5 | pip install pandas | https://pypi.org/project/pandas/ |
google colab 1.0.0 | - | - |
datetime 4.5 | pip install DateTime | https://pypi.org/project/DateTime/ |
matplotlib 3.2.2 | pip install matplotlib | https://pypi.org/project/matplotlib/ |
numpy 1.21.6 | pip install numpy | https://pypi.org/project/numpy/ |
Daha detaylı bilgilendrime için ProjeGelişimDokumani.md dosyasını inceleyebilirsiniz.
- Belge Dökümantasyonuna Buradan ulaşabilirsiniz.
- YÖNTEM: "Madde XX -" bu yapı doküman içinde parça parça aranır, yapı tespit edildiğinde XX sayısı alınır, mevcut madde sayısında takip eden sayı bulunmuşsa mevcut madde sayısı güncellenir. İstisnalar olarak EK ve GEÇİCİ için kontrol yapılır.
- TDDİ yerine kural bazlı çözüm kullanılmıştır.
- Kural bazlı sistemin ana avantajı TDDİ ye göre oldukça daha hızlı olması, ancak kuralın her kategoride uygulanabilecek bir yöntem olup olmadığı hala test ediliyor.
- Bulgularımız:
- YÖNTEM: Kategorilerin "Madde 1"lerine kadar olan kısımları içerisinde kategorilerin türlerini tespit etmeye yarayan özel ifadeleri kural bazlı bir arama ile bulur. Bulunan sonuçlara göre Karmaşıklık Matrisi değerleri çıkartılır.
- Belge Dökümantasyonuna Buradan ulaşabilirsiniz.
- YÖNTEM: Belgelerin Data_Text alanlarından ilk 310 karakteri çeker ve içlerinde kural bazlı Mükerrer No araması yapar.
- Sayın Furkan KADIOĞLU | Mentör |
- Değerli Sertaç ATEŞ | Danışman Öğretmen |
- Eray AKIN | Takım Kaptanı | ErAk042
- Seyithan Toprak GÜNGÖR | Takım Üyesi | S-Toprak
- Sertaç ATEŞ | Danışman Öğretmen | sertacates
taMAM | Tarayıcı Mevzuat Arama Motoru, İFL Garajı 10100 takımı tarafından Teknofest 2022 Türkçe Doğal Dil İşleme Yarışması kapsamında düzenlenen Kamuda Arama Motoru Geliştirme alanında yarışması için oluşturulan bir NLP projesidir.
Takımımız İzmir Fen Lisesi 11. Sınıf öğrencilerinden oluşmakta olup adımız olan İFL Garajı 10100 günümüz Arama Motorları arasında akla ilk gelen isimlerden biri olan Google şirketinin kuruluşuna ve Googol sayısına bir göndermedir.
taMAM projesi Jupyter Notebook'la yazılmış dökümantasyonlar, Python diliyle hazırlanmış olan ana kodumuz ve Community Standart'la ilgli olan MarkDown dosyalarından oluşmaktadır. Proje adı ise Teknofest Organizatörleri tarafından yarışmaya hazırlanmamız için bize verilen Veri Setin'den veri elde etme şeklimizle oluşturulmuş bir kısaltmadır.