Yargıtay içtihat birleştirme karar destek sistemi: Uzman sistemler aracılığı ile yargıtay içtihatlarının birleştirilmesinde karar destek sistemi geliştirilmesi
Developi̇ng deci̇si̇on support system for mergi̇ng supreme court deci̇si̇ons: Developing decision support system for merging supreme court decisions using expert systems
Yazar: ALİ GÜNEŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ENGİN DEMİR
Türk Hava Kurumu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Açık bilgi = Explicit knowledge ; Gizli bilgi = Secret information

Özet:
Yargıtay İçtihat Birleştirme kararları ilk derece mahkemelerindeki davalarda
bağlayıcı olması sebebi ile önem arz etmektedir. İçtihatlar arasındaki olası
uyumsuzluk sorunları Yargıtay İçtihatları Birleştirme Genel Kurulu tarafından
birleştirme kararı ile giderilmektedir. Çalışmada bilişim metodolojileri ile
Yargıtay'ın içtihat çıkartma birimlerine ve içtihat birleştirme kuruluna karar destek
sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Açık metin formatındaki içtihat dokümanları, veri işleme süreçlerinden
geçilerek kelime kümesi hale getirilmiştir. Kelime kümeleri vektörel olarak ifade
edilmiş ve arasındaki benzerlikler değişik uzaklık ölçütleri ile çıkartılmıştır. Elde
edilen benzerlikler ile kümeleme (K-ortalama), konu çıkartımı (GDT) ve çizge
metodolojileri (maksimal klik) kullanılarak içtihat havuzu içerisinde birbirine benzer
olan içtihat grupları çıkartılmıştır. Birleştirme kararları içerisindeki dokümanların
birbirine çok benzer olduğu tespit edilmiştir.
xi
Çalışma sonucunda K-ortalama kümeleme yöntemi ile çıkan kümelerdeki
dokümanların benzerlik incelemesinde ve GDT kullanılarak konu bazlı benzerlik
incelemesinde, içtihat havuzundan birleştirme kararlarının yüksek başarımlı olarak
bulunamayacağı gözlemlenmiştir. İçtihat havuzundaki dokümanların ağırlıklı ikili
benzerlik çizgesinde hesaplanan maksimal kliklerin birleştirme kararlarını içerdiği ve
benzer ya da ilgili dokümanları grupladığı sonucuna ulaşılmıştır. Sonuçlar alan
uzmanları tarafından doğrulanmıştır.
Anahtar Kelimeler: İçtihat birleştirme kararları, metin işleme, kümeleme,
gizli Dirichlect tahsisi, maksimal klik, benzerlik araması, konu bazlı benzerlik

Abstract:
Unification of legal precedents by the supreme court are important because
these precedents are binding for all courts. Probable inconsistencies of legal
precedents are resolved by the supreme court unification committee via a unification.
In this study, the goal is to develop a decision support system using information
technologies for the supreme court's sections that define new precedents and
supreme court unification committee.
Legal predents documents that are in plain text format are processed to extract
bag-of-words. Bag-of-words are represented as vectors and their similarities scores
are computed using different distance measures. Using the similarity scores
computed clustering (k-means), topic extraction (LDA), and graph algorithms
(maximal clique) are utilized to determine the groups of similar precedents. It's noted
that precedents are very similar pairwise within the available unifications.
xiii
According the experimental results, it's shown that clusters discovered by the
k-means algorithms and topic groupings achieved by topic-based similarity using
LDA algorithm cannot fully cover the existing unifications. Maximal cliques in the
similarity graph of precedents fully cover the existing unifications as well as some
cliques also includes additional similar or related documents in the groupings. The
results are justifies by the domain experts.
Keywords: unification of legal precedents, text processing,, clustering,, Latent
Drichlet Allocation, maksimal clique, similarity search, topic-based similarity