莱文：A大型C类中文法律事件检测数据集

冯耀,肖超军,王晓之,刘志远,雷侯,寸草涂,李娟子,刘云（Yun Liu）,Weixing Shen公司,孙茂松

摘要
识别事实是作出判断的最基本步骤，因此，检测法律文件中的事件对法律案例分析任务非常重要。然而，现有的法律事件检测（Legal Event Detection，LED）数据集只涉及不理解的事件类型，并且注释数据有限，这限制了LED方法及其下游应用的发展。为了缓解这些问题，我们向LEVEN提供了一个大规模的中国LEgal eVENt检测数据集，包含8116份法律文件和150977个人类注释的事件，涉及108种事件类型。LEVEN不仅涵盖了与充电相关的事件，还涵盖了一般事件，这些事件对于理解法律案件至关重要，但在现有LED数据集中被忽视了。据我们所知，LEVEN是最大的LED数据集，其数据规模是其他数据集的几十倍，这将大大促进LED方法的培训和评估。大量实验结果表明，LED具有挑战性，需要进一步努力。此外，我们只是利用法律事件作为辅助信息来推广下游应用程序。该方法在低资源判断预测中平均提高了2.2点精度，在无监督案例检索中平均提高1.5点精度，这表明了LED的重要性。源代码和数据集可以从https://github.com/thunlp/LEVEN.
选集ID：
2022.结果-17
体积：
计算语言学协会的研究结果：ACL 2022
月份：
五月
年份：
2022
地址：
爱尔兰都柏林
编辑：
斯玛兰达·穆雷桑,普雷斯拉夫·纳科夫,阿琳·维拉维琴西奥
地点：
调查结果
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
183–201
语言：
网址：
https://aclantology.org/2022.findings-acl.17
内政部：
10.18653/v1/2022.查找-acl.17
比比键：
引用（ACL）：
姚峰、肖朝军、王晓志、刘志远、侯磊、屠存超、李娟子、刘云、沈伟兴和孙茂松。2022LEVEN：一个大规模的中国法律事件检测数据集.英寸计算语言学协会的研究结果：ACL 2022，第183–201页，爱尔兰都柏林。计算语言学协会。
引用（非正式）：
LEVEN：一个大规模的中国法律事件检测数据集（Yao等人，《2022年调查结果》）
复制引文：
PDF格式：
https://aclantology.org/2022.findings-acl.17.pdf
软件：
2022.查找-acl.17.software.zip
代码
thunlp/leven公司
数据
莱文
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