Retrieving turkish prior legal cases with deep learning
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu çalışma Yargıtay'da emsal karar bulmak için derin öğrenme modelleri kullanmaktadır. Hukuk alanında çalışanların incelemesi gereken geniş çaplı hukuk veri tabanları ve bilgisayarların büyük miktarda metni kısa zamanda işleme kapasiteleri sebebiyle bulgetir algoritmaları hukuk alanında çalışanlar için faydalıdır. Bu tezde hukuksal yinelemeli sinir ağları (RNN) ve BERTurk-Legal modeli tanıtılmaktadır. Ayrıca Türkçe hukuk alanına özel yoğun kelime temsilleri tanıtılmaktadır. Buna ek olarak emsal karar yöntemi olarak RNN otokodlayıcılar, hukuksal RNN otokodlayıcılar, RNN otokodlayıcıların BM25 ile birleşimleri ve BERTurk-Legal modeli kullanılmıştır. En iyi sonuçlar BERTurk-Legal modeli ile elde edilmiştir.
Author
Ceyhun Emre Öztürk
Institution
İhsan Doğramacı Bilkent University
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
How to Cite
Ceyhun Emre Öztürk (Yüksek Lisans Tezi). Retrieving turkish prior legal cases with deep learning, 2023, İhsan Doğramacı Bilkent University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İhsan Doğramacı Bilkent University
- A study over tax and relationship formed around taxation in the Ottoman Empire (16th-17th century)(2019)
- Random sets and choquet-type representations(2021)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Living alone: Pathways, experiences and future expectations(2025)
- On the road to detente: Turkish foreign policy after the Johnson Letter(2021)
- The Lower Danube in Late Antiquity: The case of Histria(2023)