Yenilikçi problem çözümlerinde yapay zeka tabanlı karar destek sistemi oluşturma
Creating an ai-based decision support system with innovative problem solutions
Yazar: SEHER SOLMAZ
Danışman: PROF. DR. MAHİR DURSUN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay zeka teknolojisinde sürekli devam eden gelişmeler neticesinde, günümüzde hemen hemen her alanda uygulanabilir hale gelmiştir. Bu kapsamda hukuki araştırmalar, karar tahmini, dava yönetimi ve diğer hukuki süreçlerin daha etkili ve verimli hale getirilmesini sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, Kamu Denetçiliği Kurumu tarafından kurumun internet sitesinde yayınlanan kamu erişime açık kişisel verilerden arındırılmış verilerle karar destek sistemi oluşturulmuştur. Sistem karar tahmini ve taslak karar metni üretimi olmak üzere iki kısımdan oluşmaktadır. İlk kısım olan karar tahmini için denetimli makine öğrenme modelleri (Karar Ağacı, Destek Vektör Makinesi, Naïve Bayes, K-en Yakın Komşu, Lojistik Regresyon ve XGBoost) ve derin öğrenme modelleri  (Evrişimsel Sinir Ağları , İleri Beslemeli Sinir Ağları, Mükerrer Birimli Sinir Ağı , Uzun ve Kısa Vade Hafızalı Sinir Ağı  ve Çift Yönlü LSTM ) kullanılmıştır. Modeller eğitim sırasında, karar türü ve  karar metninde yer alan "BAŞVURANIN İDDİA VE TALEPLERİ" kısmında bulunan metinlerle eğitilmiş diğer kısımlar modellere gösterilmemiştir. Makine öğrenmesi modelleri için metinler TF-IDF vektörlerine derin öğrenmesi modelleri için ise metinler tokenlere dönüştürülerek eğitilmiştir. Elde edilen sonuçlar ile farklı modellerin performansları karşılaştırmalı ve detaylı bir şekilde incelenmiştir. Test veri seti üzerinde Ombudsmanlık kararlarını en başarılı şekilde tahmin eden makine öğrenmesi modeli SVM, derin öğrenme modeli ise GRU ve LSTM olduğu gözlemlenmiştir. Taslak karar metni oluşturmak için ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-large modeli ile fine-tuning işlemi yapılmıştır. Fine-tuning işleminde model karar türü, şikayet konusu, şikayet alt konusu ve karar metninde yer alan "KARAR" kısmında bulunan metinlerle eğitilmiş diğer kısımlar gösterilmemiştir. Model metinlerle eğitilerek taslak karar metni oluşturması sağlanmıştır. Karar tahmininde SVM modeli ile %61, GRU ve LSTM modelleri ile %64 F1 skoru değerine ulaşılmıştır. Fine-tuning işleminde eğitim kaybı 0,26 ve doğrulama kaybı 0,23 olan başarılı bir model elde edilmiştir. Oluşturulan karar destek sistemi, hukuk alanında daha verimli karar verme sürecine yönelik önemli bir potansiyele sahiptir.

Abstract:
Due to continuous advancements in artificial intelligence technology, it has become applicable in almost every field today. In this context, AI enables legal research, decision prediction, case management, and other legal processes to be conducted more effectively and efficiently. In this thesis, a decision support system was created using data published by the Ombudsman's Office on its website, which is free of personal data and open to public access. The system consists of two parts: decision prediction and draft decision text generation. For the first part, decision prediction, supervised machine learning models (Decision Tree, Support Vector Machine, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Logistic Regression, and XGBoost) and deep learning models (Convolutional Neural Networks, Feed Forward Neural Networks, Gated Recurrent Unit Neural Networks, Long Short-Term Memory Networks, and Bidirectional LSTM) were employed. During training, the models were provided with the decision type and the texts in the "applicant's claims and demands" section of the decision text, while other parts were excluded. For machine learning models, the texts were transformed into TF-IDF vectors, and for deep learning models, the texts were tokenized. The results obtained and the performance of the different models were compared and analyzed in detail. It was observed that SVM was the most successful machine learning model in predicting Ombudsman decisions on the test dataset, while GRU and LSTM were the most successful deep learning models. Fine-tuning was performed using the ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-large model to generate draft decision texts. During fine-tuning, the model was trained with the decision type, complaint subject, complaint sub-subject, and the text in the "decision" section, excluding other parts. The model was trained to generate a draft decision text. In decision prediction, an F1 score of 61% was achieved with the SVM model, while the GRU and LSTM models achieved an F1 score of 64%. In the fine-tuning process, a successful model was obtained with a training loss of 0.26 and a validation loss of 0.23. The decision support system holds significant potential for more efficient decision-making in the field of law.