ecthr_cases

参考文献:

違反の予測

次のコマンドを使用して、このデータセットを TFDS にロードします。

ds = tfds.load('huggingface:ecthr_cases/alleged-violation-prediction')

説明：

The ECtHR Cases dataset is designed for experimentation of neural judgment prediction and rationale extraction considering ECtHR cases.

ライセンス: CC BY-NC-SA (クリエイティブコモンズ / 表示 - 非営利 - 継承)
バージョン: 1.1.0
分割:

スプリット	例
`'test'`	1000
`'train'`	9000
`'validation'`	1000

特徴：

{
    "facts": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "labels": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "silver_rationales": {
        "feature": {
            "dtype": "int32",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "gold_rationales": {
        "feature": {
            "dtype": "int32",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    }
}

違反の予測

次のコマンドを使用して、このデータセットを TFDS にロードします。

ds = tfds.load('huggingface:ecthr_cases/violation-prediction')

説明：

The ECtHR Cases dataset is designed for experimentation of neural judgment prediction and rationale extraction considering ECtHR cases.

ライセンス: CC BY-NC-SA (クリエイティブコモンズ / 表示 - 非営利 - 継承)
バージョン: 1.1.0
分割:

スプリット	例
`'test'`	1000
`'train'`	9000
`'validation'`	1000

特徴：

{
    "facts": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "labels": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "silver_rationales": {
        "feature": {
            "dtype": "int32",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    }
}