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清华大学驭风计划课程链接
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代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主
有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~
裁判文书中包含了丰富的案件信息,比如时间、地点、人物关系等等,通过机器智能化地阅读理解裁判文书,可以更快速、便捷地辅助法官、律师以及普通大众获取所需信息。 本次任务覆盖多种法律文书类型,包括民事、刑事、行政,问题类型为多步推理,即对于给定问题,只通过单句文本很难得出正确回答,模型需要结合多句话通过推理得出答案。
本任务数据集包括约5100个问答对,其中民事、刑事、行政各约1700个问答对,均为需要多步推理的问题类型。为了进行评测,按照9:1的划分,数据集分为了训练集和测试集。注意 该数据仅用于本课程的学习,请勿进行传播。
发放的文件为train.json
和dev.json
,为字典列表,字典包含字段为:
_id
:案例的唯一标识符。
context
:案例内容,抽取自裁判文书的事实描述部分。数据格式与HotpotQA数据格式一致,不过只包含一个篇章,篇章包括标题(第一句话)和切割后的句子列表。
question
:针对案例提出的问题,每个案例只标注一个问题。
answer
:问题的回答,包括片段、YES/NO、据答几种类型,对于拒答类,答案应该是"unknown"。
supporting_facts
:回答问题的依据,是个列表,每个元素包括标题(第一
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