Prediction of outcomes in higher courts of Turkey using natural language processing
Doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak Türk yüksek mahkemelerinde karar tahmini
- Tez No: 729987
- Danışmanlar: PROF. DR. MEMDUH HALDUN ÖZAKTAŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Doğal Dil İşleme'nin (DDİ) hukuk alanındaki uygulamaları araştırmacıların son yıllarda artarak ilgisini çekerken Türk hukuku için olası uygulamaları inceleyen bir çalışma bulunmamaktadır. Biz, ilk olarak DDİ'nin halihazırda literatürde olan hukuki uygulamalarını gözden geçiriyor, sonra da Türk mahkemeleri özelinde dava metinlerinden mahkeme kararını tahmin etme problemini ele alıyoruz. Bu tezin alana başlıca iki katkısından ilki, Türk yüksek mahkemelerinden Anayasa Mahkemesi ve İstinaf Mahkemelerinin karar metinlerinden kapsamlı bir derlem oluşturulmasıdır. İkinci katkısı ise, bu dava metinleri üzerinden mahkemenin kararını tahmin etmede çeşitli DDİ yöntemlerinin nicel olarak incelenmesi ve kıyaslanmasıdır. Karar tahmin etmede kullanılan algoritmalar Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar, Destek Vektörü Makineleri ve muhtelif derin öğrenme yöntemlerine dayanmaktadır. Sözü geçen derin öğrenme yöntemleri Geçitli Mükerrer Hücreler, tek yönlü ve çift yönlü Uzun-Kısa Vade Hafıza ağları ve bunların dikkat mekanizması eklenmiş çeşitleridir. Bütün bu algoritmaların karar tahminindeki performanslarını her bir mahkeme için mukayeseli bir biçimde ortaya koyuyoruz. Türk yüksek mahkemelerinin kararlarının özellikle derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yüksek isabet oranlarıyla tahmin edilebileceğini gösteriyoruz. Diğer ülkelerin mahkemeleri için farklı dillerdeki dava metinlerinde yapılmış benzer çalışmalara yakın sonuçlar elde ediyoruz.
Özet (Çeviri)
The use of Natural Language Processing (NLP) in the field of law has become a topic of interest in the recent years. Applications to Turkish law, however, have remained unexplored to this day. In this thesis, first, a review of existing NLP applications in law is provided, and then, the problem of predicting Turkish court decisions is studied using NLP techniques. An extensive corpus that consists of case texts from Turkish higher courts, namely, the Constitutional Court and District Courts, is compiled. In addition, a numerical analysis and comparison of NLP methods at predicting the outcomes of these higher court cases is provided. The methods used for prediction are based on Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines and various deep learning models; specifically Gated Recurrent Units, unidirectional and bidirectional Long Short-Term Memory networks, and their attention-integrated counterparts. Prediction results for all algorithms are presented comparatively across all courts. The results show that decisions of Turkish higher courts can be predicted with high accuracy, especially with deep learning-based methods. Similar performance to existing work in the literature on case outcome prediction, which focus on different languages and different legal systems, is achieved.
Benzer Tezler
- Erişkin HIV (+) hastalarda antiretroviral tedaviye bağlılığın değerlendirilmesi
Evaluation of adherence to antiretroviral therapy in adult HIV (+) patients
SELİM GENÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiÇukurova ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLIHAN CANDEVİR
- Gestasyon yaşı 32 haftanın altında olan yenidoğanlarda kordon kanı enflamatuar indekslerin neonatal mortalite ve morbiditeleri öngörmedeki değeri
The value of cord blood inflammatory indexes in prediction of neonatal mortality and morbidites in newborns under 32 weeks of gestation age
ÖZGE IŞITAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİLAY TOPCUOĞLU
- Yoğun bakım ünitesi'nde takip edilen hastaların MPV ve MPV/ trombosit oranlarının karşılaştırılması ve prognoz üzerine etkilerinin araştırılması
Comparison of MPV and MPV / thrombocyte ratios and prognosis of patients followed by intensive care unit
SENA TUĞBA KAHRAMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZNUR ŞEN
- Havayolu yolculuk deneyimini iyileştirmek için makine öğrenmesi yöntemleriyle uçuş gecikmesi tahmini
Machine learning techniques for enhancing airline passenger experience through flight delay prediction
ESMA ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Spinal anestezi uygulanan hastalarda iki farklı sedasyon protokolünün kardiyak elektrofizyoloji üzerine etkilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effects of two different sedation protocols on cardiac electrophysiology in patients undergoing spinal anesthesia
SELVİNAZ DURANTAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Anestezi ve ReanimasyonAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK NALBANT