Geri Dön

Passage retrieval on Turkish legal texts using bert

Bert kullanarak Türkçe hukuk metinlerinden pasaj bulma

  1. Tez No: 897443
  2. Yazar: SEDA CİVELEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Hukuk profesyonelleri, kapsamlı ve karmaşık hukuk belgelerinden ilgili bilgilere verimli bir şekilde erişme konusunda genellikle zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu tez, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) modelini kullanarak Türkçe hukuk metinlerinde pasaj bulma yöntemini sunmaktadır. Araştırma, bağlamsal gömülüleri kullanarak hukuk belgelerinde kullanılan nüanslı dil ve terminolojiyi anlamayı amaçlayarak arama sürecini geliştirmeyi hedeflemektedir. Çalışma, Türkçe hukuk kitaplarından bir veri seti oluşturulmasını ve BM25 ile BERT modellerinin arama görevleri için uygulanmasını içermektedir. Sonuçlar, BM25 ve BERT modellerinin bir arada kullanılmasının, bulunan pasajların doğruluğunu ve alaka düzeyini artırdığını ve Türk hukuk araştırmaları için umut verici bir araç sunduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Legal professionals often face challenges in efficiently accessing relevant information from extensive and complex legal documents. This thesis presents a method for passage retrieval in Turkish legal texts utilizing the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. The research aims to enhance the retrieval process by leveraging contextual embeddings to understand the nuanced language and terminologies used in legal documents. The study involves the creation of a dataset from Turkish legal books and the application of both BM25 and BERT models for retrieval tasks. Results indicate that the combined use of BM25 and BERT improves the accuracy and relevance of retrieved passages, offering a promising tool for legal research in the Turkish context.

Benzer Tezler

  1. Experimenting dense passage retrieval for turkish legal texts

    Türkçe hukuki metinlerde yoğun paragraf getirimi üzerine deneysel çalışmalar

    YAĞMUR TİRYAKİ ONAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ

  2. Question analysis and information retrieval for a Turkish question answering system: Hazırcevap

    Türkçe soru cevaplama sistemi için soru analizi ve bilgi çıkarımı: Hazırcevap

    CANER DERİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR

  3. Veri temsili yöntemlerinin hibrit kullanımının dil modeli başarısına etkileri

    The impact of hybrid usage of data representation methods on the success of language models

    HÜSEYİN ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL

  4. Autobiographical memory processes rely on scripts: How do scripts develop and affect autobiographical retrieval?

    Otobiyografik bellek süreçleri

    BERİVAN ECE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    PsikolojiKoç Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAMİ GÜLGÖZ