ecthr_cases

Использованная литература:

• Код
• Обнимающее лицо

предполагаемое-нарушение-прогнозирование

Используйте следующую команду, чтобы загрузить этот набор данных в TFDS:

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

• Описание :

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

• Лицензия : CC BY-NC-SA (Creative Commons/Attribution-NonCommercial-ShareAlike)
• Версия : 1.1.0
• Расколы :

• Функции :

{
    "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"
    }
}

прогнозирование нарушения

Используйте следующую команду, чтобы загрузить этот набор данных в TFDS:

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

• Описание :

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

• Лицензия : CC BY-NC-SA (Creative Commons/Attribution-NonCommercial-ShareAlike)
• Версия : 1.1.0
• Расколы :

• Функции :

{
    "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"
    }
}