Feedforward neural network based case prediction in Turkish higher courts

Simple item page
buir.contributor.authorAras, Arda C.
buir.contributor.authorÖztürk, Ceyhun E.
buir.contributor.authorKoç, Aykut
buir.contributor.orcidÖztürk, Ceyhun E.|0000-0001-9744-6778
buir.contributor.orcidKoç, Aykut|0000-0002-6348-2663
dc.citation.epage[4]en_US
dc.citation.spage[1]en_US
dc.contributor.authorAras, Arda C.
dc.contributor.authorÖztürk, Ceyhun E.
dc.contributor.authorKoç, Aykut
dc.coverage.spatialSafranbolu, Turkeyen_US
dc.date.accessioned2023-02-15T11:31:33Z
dc.date.available2023-02-15T11:31:33Z
dc.date.issued2022-08-29
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.departmentNational Magnetic Resonance Research Center (UMRAM)en_US
dc.descriptionConference Name: 2022 30th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.descriptionDate of Conference: 15-18 May 2022en_US
dc.description.abstractThanks to natural language processing (NLP) methods, legal texts can be processed by computers and decision prediction applications can be developed in the legal tech field. Increase in the available data sources in the Turkish legal system provides an opportunity to develop NLP applications as well. In order to develop these applications, the necessary corpora and datasets should be created. In this work, legal case texts from the Turkish Higher Courts that are open to public access and free from personal data are used to develop decision prediction methods. Feedforward neural networks (FFNN) are deployed using word embeddings and the features extracted from texts via the Principal Component Analysis (PCA) algorithm. %85.4 Macro F1 score level is achieved.en_US
dc.description.abstractDoğal dil işleme (DDİ) yöntemleri sayesinde hukuki metinler bilgisayarlar tarafından işlenip, hukuk alanında karar tahmin uygulamaları geliştirilebilmektedir. Türk Hukuk sistemindeki açık veri kaynaklarının da her geçen gün artması, bu alan için yeni uygulamalar geliştirilmesine fırsat sunmaktadır. DDİ uygulamaların geliştirilebilmesi için gerekli derlemlere ulaşılmalıdır. Bu çalışmada Türk üst mahkemelerinin sitelerinde kamu erişimine açık yayımlanan ve kişisel bilgilerden arındırılmış dava metinleri karar tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi için kullanılmıştır. Derlem elde edildikten sonra İleri Beslemeli Sinir Ağları (FFNN), kelime temsilleri ve metinlerden Temel Bileşenler Analizi (PCA) ile çıkarılan öznitelikler kullanılarak eğitimler yapılmıştır. Karar tahmini için %85.4 Makro F1 skoruna ulaşılmıştır.
dc.identifier.doi10.1109/SIU55565.2022.9864970en_US
dc.identifier.eisbn978-1-6654-5092-8
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/111341
dc.language.isoTurkishen_US
dc.relation.isversionofhttps://www.doi.org/10.1109/SIU55565.2022.9864970en_US
dc.source.titleSignal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.subjectNatural language processingen_US
dc.subjectFeedforward neural networksen_US
dc.subjectLegal techen_US
dc.subjectLegal NLPen_US
dc.subjectDoğal dil işlemeen_US
dc.subjectİleri beslemeli basit sinir ağlarıen_US
dc.subjectTürkiye yüksek mahkemelerien_US
dc.titleFeedforward neural network based case prediction in Turkish higher courtsen_US
dc.title.alternativeİleri beslemeli sinir ağları ile Türk üst mahkemelerinde karar tahminien_US
dc.typeConference Paperen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Feedforward_Neural_Network_Based_Case_Prediction_in_Turkish_Higher_Courts.pdf
Size:
847.12 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.69 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Department of Electrical and Electronics Engineering
National Magnetic Resonance Research Center (UMRAM)