پیشبینی قضایی
پیشبینی قضایی یک رویکرد یادگیری ماشین است که تصمیمات دادگاه و نتایج قضایی را بر اساس ویژگیهای پرونده، سوابق قانونی و مشخصات قضایی پیشبینی میکند. این روش که در سال ۲۰۱۷ توسط دانیل کاتز و همکارانش با مدل مشهور پیشبینی دیوان عالی ایالات متحده پیشگام شد، از یادگیری نظارتشده بر روی مجموعه دادههای بزرگ تصمیمات دیجیتالی شده دادگاهها برای شناسایی الگوهای نحوه تصمیمگیری قضات استفاده میکند. از آن زمان، پیشبینی قضایی به دادگاههای تجدیدنظر، دادگاههای بدوی و دادگاههای بینالمللی گسترش یافته است و به متخصصان حقوقی امکان میدهد نتایج پروندهها را پیشبینی کرده و تصمیمات استراتژیک دادرسی را اتخاذ کنند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
نقشهٔ روش
همسایگی روشهای مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.
منابع
- Katz, D. M., Bommarito, M. J., & Blackman, J. (2017). A general approach for predicting the behavior of the Supreme Court of the United States. PLOS One, 12(4), e0174698. DOI: 10.1371/journal.pone.0174698 ↗
- Matz, D., & Spicer, J. (2019). Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights. Artificial Intelligence and Law, 27(2), 123-145. link ↗
- Lage-Freitas, A., de Oliveira Santini, F., Praxedes Filho, P. H., & de Almeida Oliveira, A. (2022). Predicting Supreme Federal Court decisions by explainable machine learning. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 586561. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Legal Judgment Prediction using Machine Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/forensics/legal-judgment-prediction
کدام روش؟
این روش را در کنار نزدیکترین روشهای خویشاوندش بگذارید و آنها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتابها را روی میز میگشاید؛ انتخاب با شماست.
- تحلیل پیوند جرائمعلوم جنایی↔ مقایسه
- پروفایلسازی جغرافیاییعلوم جنایی↔ مقایسه
- تحلیل شبکهای رویه قضاییعلوم جنایی↔ مقایسه
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →