NLP ile Akıllı Sözleşme Analizi

Siemens ölçeğinde bir kurumda sözleşmeler durmadan akar ve her biri imzadan önce hukuk ekibinden geçer. Ekip aynı maddeleri, aynı gerekçelerle, defalarca düzeltir: sorumluluk sınırı, ödeme vadesi, cezai şart, yargı yetkisi. Bu bilgi kurumda vardır - ama yalnızca deneyimli birkaç kişinin kafasında ve eski dosyaların içinde.

Sonuç ikisi de kötü olan iki risk: yavaşlık ve tutarsızlık. Yeni bir sözleşmeyi baştan sona okumak saatler alır ve bir maddeyi kimin yakalayacağı, o gün kimin baktığına bağlı kalır.

Zorluk, bu birikimi kişilerden alıp sisteme taşımaktı.

Kurumun kendi sözleşme geçmişinden öğrenen bir sözleşme inceleme sistemi geliştirdim. Fikir basit: politikayı elle kodlamak yerine, hukuk ekibinin geçmişte fiilen ne değiştirdiğine bakmak.

1. Geçmiş revizyonlardan bir hafıza çıkardım. Beş gerçek sözleşme setinin hem ilk taslağı hem de revize edilmiş hâli okundu (Word belgeleri, değişiklik takipli). İki sürüm cümle cümle karşılaştırılarak tam olarak neyin değiştiği tespit edildi ve "orijinal madde → düzeltilmiş hâli" çiftlerinden bir korpus oluşturuldu.
2. Benzerliği kelimeyle değil anlamla kurdum. Her madde bir cümle gömme modelinden geçirilerek vektöre çevrildi. Böylece sistem, farklı kelimelerle yazılmış ama aynı riski taşıyan bir maddeyi de yakalıyor - hukuk metinlerinde aynı hüküm nadiren aynı cümleyle yazılır.
3. Yeni sözleşmeyi bu hafızaya karşı okuyor. Yeni bir belge yüklendiğinde cümlelerine ayrılıyor, her cümle geçmiş revizyon korpusuyla karşılaştırılıyor ve yüksek benzerlik taşıyanlar işaretleniyor - yanında, daha önce o maddeye yapılmış düzeltme öneri olarak.
4. İncelemeciye görünür bir arayüz. Streamlit ile belge yükleme, işaretlenen maddelerin tablo hâlinde listelenmesi ve önerilen değişikliğin fark (diff) görünümü. İncelemeci sözleşmeyi baştan sona okumak yerine, sistemin öne çıkardığı maddelere odaklanıyor.
5. Karşılaştırma için klasik hat. Anlamsal yaklaşımın gerçekten gerekli olduğunu göstermek için kelime sayımına dayalı klasik sınıflandırıcılarla da (lojistik regresyon, SVM) karşılaştırma yapıldı.

Sonuçta ortaya çıkan şey bir kural listesi değil, kurumun sözleşme belleği: ekibin yıllar içinde verdiği kararlar, yeni sözleşmelerde otomatik olarak yeniden kullanılabilir hâle geliyor. Karar yine hukukçunun - sistem yalnızca "buna daha önce şöyle bakmıştık" diyor.

Teknoloji: Python, python-docx, NLTK cümle ayrıştırma, difflib, sentence-transformers (MiniLM) gömmeleri, kosinüs benzerliği, scikit-learn, Streamlit.