Geri Dön

Prediction of outcomes in higher courts of Turkey using natural language processing

Doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak Türk yüksek mahkemelerinde karar tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 729987
  2. Yazar: EMRE MUMCUOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEMDUH HALDUN ÖZAKTAŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    928213

    Prediction of survival and graft versus host disease in allogeneic hematopoietic stem cell transplant patients using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanılarak allojenik hematopoetik kök hücre nakli yapılan hastalarda sağkalım ve graft versus host hastalığı tahmini

    HİKMET CAN ÇUBUKÇU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    HematolojiAnkara Üniversitesi

    Kök Hücre ve (Rejeneratif) Yenileyici Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİT ÖZCAN

  2. Tez No

    838818

    Erişkin HIV (+) hastalarda antiretroviral tedaviye bağlılığın değerlendirilmesi

    Evaluation of adherence to antiretroviral therapy in adult HIV (+) patients

    SELİM GENÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiÇukurova Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLIHAN CANDEVİR

  3. Tez No

    916979

    İplik üretiminde pamuk harmanı seçiminin iplik kalitesine etkisinin tahminlenmesi

    Estimation of the effect of cotton blend selection on yarn quality in yarn production

    FATMA GÜZİN TELLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR ÖZKAYA

  4. Tez No

    820377

    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

    Türkçe

    2023

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİLAY TOPCUOĞLU

  5. Tez No

    507457

    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

    Türkçe

    2018

    Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZNUR ŞEN

Geri Dön