Text classification of court of cassation decisions with machine learning
Makine öğrenmesi ile yargıtay kararlarının metin sınıflandırılması
- Tez No: 892144
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALE ILGAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Metin sınıflandırma, doğal dil işleme alanının bir alt dalıdır ve yargı kararlarının otomatik bir şekilde sınıflandırılmasını sağlayarak hukuk alanında çalışan kişilere büyük bir kolaylık sağlama potansiyeli vardır. Bu çalışmada, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile İcra ve İflas kanundaki tanımlı suçlara ilişkin Yargıtay kararları sınıflandırılmıştır. Öncelikle Yargıtayın internet sitesi üzerinden belirlenen suçlara ilişkin kararlar toplanmış ve bir veri seti oluşturulmuştur. Veri setinin etiketlenmesinden sonra ön işleme aşaması ile kararlar makine öğrenmesi algoritmalarının kullanabileceği forma dönüştürülmüştür. Değerlendirme sonucunda Karar Ağacı ve Rastgele orman modelleri en iyi performansı göstermişlerdir. En zayıf performans gösteren Naive Bayes algoritması olmuştur. Ancak bu modelin 0.805 F1 skoruna ulaştığı düşünüldüğünde genel olarak modellerin iyi performans sergilediği sonucuna varılabilir. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki veri setinde bulunan kararlarda benzer ifadelerin sık tekrarlaması ve veri setinin küçük olması geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin etkin bir şekilde çalışmasını sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Text classification is a sub-field of the field of natural language processing and has the potential to provide great convenience to those working in the field of law by providing automatic classification of judicial decisions. In this study, the Court of Cassation decisions regarding the crimes defined in the Enforcement and Bankruptcy law were classified with various machine learning algorithms. First of all, the decisions regarding the determined crimes were collected on the website of the Court of Cassation and a dataset was created. After labeling the dataset, the decisions were transformed into a form that machine learning algorithms can use with the preprocessing stage. As a result of the evaluation, Decision Tree and Random Forest models showed the best performance. The poorest performing algorithm was the Naive Bayes algorithm. However, considering that this model reached an F1 score of 0.805, it can be concluded that the models generally performed well. The results obtained show that the frequent repetition of similar expressions in the dataset and the small size of the dataset make traditional machine learning methods efficient.
Benzer Tezler
- Bahârî dîvânı: İnceleme & metin
Dîvân by bahârî: Ctructural and contential analysis
AYŞEGÜL POMAKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Türk Dili ve EdebiyatıBoğaziçi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA YILMAZ
- Fuzûlî'nin Sıhhat u Maraz'ı ile Derviş Siyahî'nin Mecma'-ı Tıbb'ında Ahlât-ı Erbaanın İşlenişi
Discussing of Ahlat-ı Erbaa at Fuzuli's Sıhhat u Maraz an Derviş Siyahi's Mecma-ı Tıbb
ÖMER GÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Deontoloji ve Tıp TarihiKırıkkale ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN ELİAÇIK
- Resimlendirmelerin fen derslerinde okuma anlamaya etkisi
Başlık çevirisi yok
BERRAK KOCAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimUşak Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN DEMİR
- Dı tradîsyona dengbêjıya kurdî de şakıro (jıyan û berhem)
Kürt dengbejlik geleneğinde dengbej şakıro (hayatı ve eserleri)
SERDAR ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Kürtçe
2014
Halk Bilimi (Folklor)Mardin Artuklu ÜniversitesiKürt Dili ve Kültürü Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAYRULLAH ACAR
- Ömer Rûşenî'nin bir Tercî'-bendi'nin şerhi: Müşkil-Küşâ, inceleme - açıklamalı metin - tasavvufî kavramlar sözlüğü
Mushkil-Kusha: Sharh of a poem by Omar Rushani(Analysis - annotated text - dictionary of sufistic conceptions)
ÖMER UYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Türk Dili ve EdebiyatıPamukkale ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN SOLMAZ