This paper introduces the work on building a machine translation system for Arabic-to-Turkish in the news domain. Our work includes collecting parallel datasets in several ways for a new and low-resource language pair, building baseline systems with state-ofthe-art architectures and developing language specific algorithms for better translation. Parallel datasets are mainly collected three different ways; i) translating Arabic texts into Turkish by professional translators, ii) exploiting the web for open-source Arabic-Turkish parallel texts, iii) using back-translation. We performed preliminary experiments for Arabicto-Turkish machine translation with neural (Marian) machine translation tools with a novel morphologically motivated vocabulary reduction method.
Mevzuatımızda genel olarak şirketler, "Ticaret Şirketleri" başlığı altında sermaye ve şahıs şirketleri için geçerli hükümleri düzenleyen Türk Ticaret Kanunu'nda (TTK) ve tüm şirketlerin temeli sayılan adi şirketin hükümlerini düzenleyen Türk Borçlar Kanunu'nda (TBK) yer almaktadır. Söz konusu bu şirketlerin kuruluşunda ve tasfiyesinde yapılacak işlemler ve bu işlemlerin muhasebeleştirilmesi şirketlerin türüne ve kuruluş şekline göre değişmektedir. Bu bağlamda bu çalışma, 6102 Sayılı Türk Ticaret Kanunu'nda düzenlenen ve geniş kapsamlı bir çerçeveye sahip olan ticaret şirketlerinin kuruluş ve tasfiye işlemleri hakkında özet bilgiler sunarken, ticaret şirketlerin kuruluş ve tasfiye işlemlerinin nasıl muhasebeleştirilebileceğini basit örnekler yardımıyla açıklamayı amaçlamaktadır. Çalışmanın sonucunda şahıs şirketlerinden olan kollektif şirketlerin ve komandit şirketlerin kuruluş ve tasfiye işlemlerinde ufak farklılıklar olsa da genel olarak benzerlik gösterdiği ve sermaye şirketlerinden olan anonim şirketlerin ve limited şirketlerin de kuruluş ve tasfiye işlemlerinde genel olarak benzerlik gösterdiği tespit edilmiştir. Böylece söz konusu şirketlerin kuruluş ve tasfiye işlemlerinin muhasebeleştirilmesi de yine kendi aralarında benzerlik göstermiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.