Abstrakt. Att förutsäga resultatet eller sannolikheten för att vinna ett rättsfall har alltid varit mycket attraktivt inom juridik och praktik. Det har knappast gjorts några försök att förutsäga utgången av tyska mål, även om tidigare domstolsavgöranden blir allt viktigare inom olika rättsliga områden inom Tysklands jurisdiktion, t.ex. skatterätt. Detta dokument sammanfattar vår forskning om utbildning av en maskininlärning klassificerare för att fastställa sannolikhetskvoter och därmed förutsäga resultatet av en begränsad uppsättning fall från Tysklands jurisdiktion. Baserat på en datauppsättning av tyska skatterättsliga mål (44 285 dokument från 1945 till 2016) valde vi ut de ärenden som hör till ett överklagandebeslut (5 990 dokument). Vi använde de medföljande meta-data och naturligt språk bearbetning för att extrahera 11 relevanta funktioner och utbildade en Naive Bayes klassificerare för att förutsäga om en överklagande kommer att bli framgångsrik eller inte. Utvärderingen (10-faldig korsvalidering) av datamängden har visat en prestanda avseende F 1 -score mellan 0,53 och 0,58. Denna poäng indikerar att det finns utrymme för förbättringar. Vi förväntar oss att den höga relevansen för juridisk praxis, tillgången till data och avancerad maskininlärningsteknik kommer att främja mer forskning på detta område.
I REF förutsägs resultatet av beslut i tysk skattelagstiftning.
Predicting the Outcome of Appeal Decisions in Germany’s Tax Law
{'venue': 'ePart', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Business', 'Computer Science']}