Prediction of outcomes in higher courts of Turkey using natural language processing

Doğal Dil İşleme'nin (DDİ) hukuk alanındaki uygulamaları araştırmacıların son yıllarda artarak ilgisini çekerken Türk hukuku için olası uygulamaları inceleyen bir çalışma bulunmamaktadır. Biz, ilk olarak DDİ'nin halihazırda literatürde olan hukuki uygulamalarını gözden geçiriyor, sonra da Türk mahkemeleri özelinde dava metinlerinden mahkeme kararını tahmin etme problemini ele alıyoruz. Bu tezin alana başlıca iki katkısından ilki, Türk yüksek mahkemelerinden Anayasa Mahkemesi ve İstinaf Mahkemelerinin karar metinlerinden kapsamlı bir derlem oluşturulmasıdır. İkinci katkısı ise, bu dava metinleri üzerinden mahkemenin kararını tahmin etmede çeşitli DDİ yöntemlerinin nicel olarak incelenmesi ve kıyaslanmasıdır. Karar tahmin etmede kullanılan algoritmalar Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar, Destek Vektörü Makineleri ve muhtelif derin öğrenme yöntemlerine dayanmaktadır. Sözü geçen derin öğrenme yöntemleri Geçitli Mükerrer Hücreler, tek yönlü ve çift yönlü Uzun-Kısa Vade Hafıza ağları ve bunların dikkat mekanizması eklenmiş çeşitleridir. Bütün bu algoritmaların karar tahminindeki performanslarını her bir mahkeme için mukayeseli bir biçimde ortaya koyuyoruz. Türk yüksek mahkemelerinin kararlarının özellikle derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yüksek isabet oranlarıyla tahmin edilebileceğini gösteriyoruz. Diğer ülkelerin mahkemeleri için farklı dillerdeki dava metinlerinde yapılmış benzer çalışmalara yakın sonuçlar elde ediyoruz.