Türkiye'de Emsal Kararların Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Sınıflandırılması
Classification of Precedent Decisions in Türkiye with Machine Learning Algorithms
Yazar: Demir, Süleyman Kürşat; Aydemir, Emrah; Sönmez, Yasin
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Information Systems (Other) ; Bilgi Sistemleri (Diğer) ; Artificial Intelligence,Natural Language Processing,Machine Learning,Precedent Decisions,Gradient Boosting ; Yapay Zeka,Doğal Dil İşleme,Makine Öğrenimi,Emsal Kararlar,Gradient Boosting

Son yıllarda yapay zeka (YZ), büyük veri ve veri analitiği gibi alanlardaki hızlı gelişmeler, birçok sektörde çalışma temposunu ve iş yoğunluğunu azaltmıştır. Ancak hukuk alanında YZ'nin bilindik ve dünyaya yankı uyandıran bir dönüşüm yarattığına dair kayda değer bir gelişme yaşanmamıştır. Bu durum, YZ’nin hukuk alanında belirli bir ilerleme kaydetmiş olsa da daha büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve gelişmeye açık bir alan sunduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, Türkiye’deki emsal kararlar üzerine bir analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, UYAP sistemi üzerinden indirilen veri setleri Metin ve Hüküm olarak sınıflandırılmıştır. Hükümler arasından en sık tekrar eden üç hüküm olan Reddi, Kabulü ve İadesi üzerinde yoğunlaşılmıştır. Doğal dil işleme (Natural Language Processing) adımları ve makine öğrenimi algoritmaları (Gradient Boosting, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları vb.) kullanılarak eğitim ve tahmin işlemleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, belirli başarı metrikleri (Accuracy, F1 skoru vb.) ile değerlendirilmiş ve Gradient Boosting algoritmasının %83 doğruluk oranı ile en başarılı sonuçları verdiği gözlemlenmiştir. Çalışmamızın devamında, modelimizin farklı sınıflandırma senaryolarındaki performansını değerlendirmek amacıyla, ikili sınıflandırma görevlerine odaklandık ve veri setimizi "KABULÜ-REDDİ", "REDDİ-İADESİ" ve "KABULÜ-İADESİ" şeklinde üç farklı iki sınıflı veri setine ayırdık. Böylece modelimizin farklı kararlar arasındaki ayrımı ne kadar başarılı yapabildiğini inceledik. Elde edilen sonuçlar, belirli başarı metrikleri (Accuracy, F1 skoru) ile değerlendirilmiş ve Gradient Boosting algoritmasının %87 doğruluk oranı ile en başarılı sonuçları verdiği gözlemlenmiştir. İkili sınıflandırma senaryolarında da benzer algoritmalarla başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışma, yapay zekanın hukuk alanındaki potansiyelini ortaya koymakla kalmayıp, emsal kararların sistematik olarak analiz edilmesine ve hukuk dünyasında veriye dayalı karar alma süreçlerinin geliştirilmesine önemli bir katkı sunmaktadır.

In recent years, rapid advancements in artificial intelligence (AI), big data, and data analytics have reduced workload and operational intensity across many industries. However, there has been no significant breakthrough indicating that AI has revolutionized the legal field in a globally impactful way. This suggests that while AI has made some progress in the legal sector, it still holds great potential for further development. In this study, an analysis of precedent decisions in Turkey was conducted. The dataset, obtained from the UYAP system, was categorized into Text and Judgment. The study focused on the three most frequently occurring judgments: Rejection, Acceptance, and Return. Natural Language Processing (NLP) techniques and machine learning algorithms (such as Gradient Boosting, Artificial Neural Networks, and Decision Trees) were employed for training and prediction tasks. The results were evaluated using performance metrics (such as Accuracy and F1-score), and it was observed that the Gradient Boosting algorithm achieved the highest accuracy rate of 83%.To further assess our model’s performance in different classification scenarios, we focused on binary classification tasks and divided our dataset into three different binary sets: "ACCEPTANCE-REJECTION," "REJECTION-RETURN," and "ACCEPTANCE-RETURN." This approach allowed us to examine how effectively the model could distinguish between different legal decisions. The results were evaluated using relevant performance metrics, and the Gradient Boosting algorithm once again achieved the highest accuracy rate of 87%. Similar algorithms also yielded successful results in binary classification scenarios.This study not only highlights the potential of artificial intelligence in the legal field but also contributes significantly to the systematic analysis of precedent decisions and the enhancement of data-driven decision-making processes within the legal sector