• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Using artificial intelligence to predict decisions of the Turkish constitutional court

Thumbnail

Göster/Aç

Full Text / Tam Metin (481.9Kb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/closedAccess

Tarih

2021

Yazar

Sert, Mehmet Fatih
Yıldırım, Engin
Haslak, İrfan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Sert, M. F., Yıldırım, E., & Haşlak, İ. (2021). Using Artificial Intelligence to Predict Decisions of the Turkish Constitutional Court. Social Science Computer Review, 08944393211010398. https://doi.org/10.1177/08944393211010398

Özet

This article draws on an artificial intelligence (AI) technique to predict whether an individual application regarding the Turkish Constitutional Court's public morality and freedom of expression cases leding to a "violation" or a "nonviolation" decision. To this end, four different data sets have been composed, preclassification and fundamental word embeddings steps have been made on each data set. Multilayer perceptron, which is based on artificial neural networks, has been used for the prediction of the case decisions. We have predicted the court's decisions on these cases with the high success rates (average accuracy of 90%) by using the subject or reasoning sections of texts of the cases as data. The subject section of the cases constituting only a very small part of the data has yielded the highest accuracy. The article has demonstrated that a basic AI technique can be successful in achieving accurate predictions even with relatively small data sets derived from well-structured court rulings.

Kaynak

Social Science Computer Review

Cilt

08944393211010398

Bağlantı

https://doi.org/10.1177/08944393211010398
1552-8286
https://hdl.handle.net/11436/6600

Koleksiyonlar

  • İşletme Bölümü Koleksiyonu [128]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6023]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.