Açıklanabilir yapay zeka ile hukuki metin analizi
Legal text analysis with explainable artificial intelligence
- Tez No: 838342
- Danışmanlar: PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Son yıllarda internet teknolojilerinin gelişmesi, bilgisayarların işlem gücünün artması ve bulut bilişim ile verilerin depolanabilmesi sonucunda, yapay zeka çalışmalarının hızlı bir şekilde arttığı görülmektedir. Hukuk alanında yapay zekanın kullanımı ise son yıllarda dikkat çeken bir konu başlığı olup, ülkemizde çok az uygulama örneği bulunan yeni bir çalışma alanıdır. Hukuk sektöründe yapay zekanın kullanımı; hızlandırılmış karar süreci, giriş verilerinin anında doğrulanması, tarafsız bakış açısı, benzer modellere sahip geçmiş vakaları hızlı bir şekilde değerlendirmesi yeteneği ile birçok faydayı beraberinde getirmektedir. Uzun zaman alan ve sadece uzman kişiler tarafında yürütülebilen geleneksel hukuk araştırmalarını ve analizlerini otomatikleştirmesi yönüyle de önemli ve değerlidir. Bu çalışmada, hukuk alanında Türkçe yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması hedefiyle, hukuki metin analizi uygulamaları geliştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak, Türkiye Cumhuriyeti Anayasa Mahkemesi tarafından Kararlar Bilgi Bankası web sayfasında yayımlanan açık erişim veriler kullanılarak hukuki veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra özetleme uygulaması için 1300 bireysel başvuru kararına ait manuel özetler alanında uzman hukuk çalışanlarının desteği ile oluşturulmuş ve veri seti içeriğine eklenmiştir. Çalışmanın özetleme aşaması için çıkarımsal ve soyut özetlemenin birlikte kullanıldığı transformer tabanlı hibrit yaklaşım geliştirilmiştir. Geliştirilen model 0,6129 Rouge-1 değeri, 0,5884 Rouge-2 değeri ve 0,5891 Rouge-L değerleri ile literatürde yer alan farklı dillerde gerçekleştirilen çalışmalardan daha yüksek başarı oranı elde ettiği görülmüştür. Çalışmada metin özetlemeden sonra, yargı karar sonuçlarının tahmin edildiği Yasal Yargı Tahmini (YYT) uygulamaları geliştirilmiştir. Karar metinlerinin, hem özetlenmeden önceki tam metin belgeleri hem de özetlenme aşamasından sonraki soyut özet belgelerinin“ihlal / ihlal olmama”sonuçları; K-En Yakın Komşu (KEYKM), Destek Vektör Makineleri (DVM), Rastgele Ormanlar (RO), Karar Ağaçları (KA) ve XGBoost denetimli öğrenme algoritmaları ile tahmin edilmiştir. Tam metin hukuk kararlarının tahmini için geliştirilen ve hiperparametre optimizasyonu gerçekleştirilen XGBoost modelinin %93,84 avreage Accuracy, %93 Precision, %93 Recall ve %93 F1-Score ile en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Özet metin hukuk kararlarının tahmininde XGBoost modelinin %62,30 avreage Accuracy, %62 Precision, %63 Recall ve %62 F1-Score ile en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Çalışmanın son aşamasında açıklanabilir yapay zeka tekniklerinden SHAP (SHapley Additive exPlanations) yöntemi kullanılarak model sonuçları açıklanmıştır. Tez çalışması, Türkiye Cumhuriyeti Anayasa Mahkemesi kararlarını, yapay zeka ile tahmin edilmesinde, açıklanabilir yapay zeka tekniklerini kullanması ve Türkçe hukuk kararlarını hibrit yöntemle özetlemesi yönü ile ülkemizde gerçekleştirilen ilk çalışma olma özelliğini taşımaktadır
Özet (Çeviri)
In recent years, it has been observed that artificial intelligence studies have increased rapidly as a result of the development of internet technologies, the increase in the processing power of computers and the ability to store millions of data with cloud computing. The use of artificial intelligence in the field of law is a topic that has attracted attention in recent years and is a new field of study with very few examples of application in our country. Use of artificial intelligence in the legal sector; It brings many benefits with its accelerated decision process, instant verification of input data, unbiased perspective, and the ability to quickly evaluate past cases with similar models. It is also important and valuable in that it automates traditional legal research and analysis, which takes a long time and can only be carried out by experts. In this study, legal text analysis applications were developed with the aim of developing and disseminating Turkish artificial intelligence applications in the field of law. In the study, firstly, a legal data set was created using open access data published by the Constitutional Court of the Republic of Turkey on the Decisions Information Bank web page. Later, for the summation application, manual summaries of 1300 individual application decisions were created with the support of expert legal professionals and added to the data set content. For the summarization phase of the study, a transformer-based hybrid approach was developed in which inferential and abstract summarization were used together. It has been observed that the developed model achieved a higher success rate than studies conducted in different languages in the literature, with 0.6129 Rouge-1 value, 0.5884 Rouge-2 value and 0.5891 Rouge-L values. In the study, after text summarization, LJP (Legal Judgment Prediction) applications were developed to predict the results of judicial decisions. The“violation / nonviolation”results of the decision texts, both the full text documents before summarization and the abstract summary documents after the summarization stage, were estimated with KNN, SVM, DT, RF and XGBoost supervised learning algorithms. It has been observed that the XGBoost model, which was developed and hyperparameter optimized for the prediction of full-text legal decisions, gave the best results with 93.84% avreage Accuracy, 93% Precision, 93% Recall and 93% F1-Score. In the last stage of the study, model results were explained using the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method, one of the explainable artificial intelligence techniques. The thesis is the first study carried out in our country in predicting the decisions of the Constitutional Court of the Republic of Turkey with artificial intelligence, using explainable artificial intelligence techniques and summarizing Turkish legal decisions with a hybrid method.
Benzer Tezler
- How to govern military ai: On the global governance of artificial intelligence from an international security perspective
Askeri yapay zeka nasıl yönetilmeli: Uluslararası güvenlik perspektifinden yapay zekanın küresel yönetimi
ONUR TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE ASLI ÇALKIVİK
- Derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalı otonom sürüş için açıklanabilir yapay zeka
Explainable artificial intelligence (xai) for deep reinforcement learning based autonomous driving
MUHSİN KOMPAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM KÖK
- Büyük veri çağında kişisel verilerin korunması: Avrupa Birliği genel veri koruma tüzüğü'nde profilleme ve otomatik karar alma düzenlemeleri
Protection of personal data in the age of big data: Profiling and automated decision making under the European Union general data protection regulation
İREM YALÇINKAYA ÖZDAMAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Hukukİstanbul Bilgi ÜniversitesiBilişim ve Teknoloji Hukuku Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA BERBER
- Directors' duty of care in corporate governance: Legal, technological, and sustainability perspectives
Kurumsal yönetimde yöneticilerin özen yükümlülüğünün hukuk, teknoloji ve sürdürülebilirlik perspektifinden değerlendirilmesi
BARAN CAN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Hukukİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM KARATEPE KAYA
- Açıklanabilir yapay zekâ teknikleri ile parkinson hastalık teşhisi
Diagnosis of parkinson's disease with explainable artificial intelligence techniques
TUĞÇE KAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR OLGUN