ScholarGate
עוזר
Process / pipelineMachine learning and artificial intelligence

חיזוי פסקי דין משפטיים

חיזוי פסקי דין משפטיים הוא גישת למידת מכונה החוזה החלטות בתי משפט ותוצאות שיפוטיות בהתבסס על מאפייני תיק, תקדימים משפטיים ומאפיינים שיפוטיים. שיטה זו, שפותחה לראשונה על ידי דניאל כץ ועמיתיו בשנת 2017 עם מודל חיזוי בית המשפט העליון האמריקאי המפורסם שלהם, מיישמת למידה מפוקחת על מערכי נתונים גדולים של פסקי דין ממוחשבים כדי לזהות דפוסים באופן שבו שופטים מחליטים בתיקים. חיזוי פסקי דין משפטיים התרחב מאז לבתי משפט לערעורים, לבתי משפט מחוזיים ולטריבונלים בינלאומיים, ומאפשר לאנשי מקצוע משפטיים לצפות מראש תוצאות תיקים ולקבל החלטות אסטרטגיות בנוגע להתדיינות משפטית.

פתיחה ב-MethodMindבקרובApply, compare, get guidance
Tools & resources
הורדת מצגת
Learn & explore
וידאובקרוב

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  1. 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
  2. Matz, D., & Spicer, J. (2019). Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights. Artificial Intelligence and Law, 27(2), 123-145. link
  3. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Legal Judgment Prediction using Machine Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/he/forensics/legal-judgment-prediction

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה
ScholarGateLegal Judgment Prediction (Legal Judgment Prediction using Machine Learning). אוחזר בתאריך 2026-06-17 מתוך https://scholargate.app/he/forensics/legal-judgment-prediction · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026