Retrieving turkish prior legal cases with deep learning
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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.
Yazar
Ceyhun Emre Öztürk
Kurum
İhsan Doğramacı Bilkent University
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ceyhun Emre Öztürk (Yüksek Lisans Tezi). Retrieving turkish prior legal cases with deep learning, 2023, İhsan Doğramacı Bilkent University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İhsan Doğramacı Bilkent University tezlerinden daha fazlası
- 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)