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该数据集用于生成马萨诸塞州法案的摘要和分类标签，旨在通过机器学习和大型语言模型简化法律语言，使其更易于理解（达到9年级理解水平）。数据集包含从马萨诸塞州立法机构获取的法案，利用马萨诸塞州通用法律章节生成摘要和标签，并创建了一个仪表板来展示和保存生成的文本，最终集成到MAPLE平台中。

原始信息汇总

Maple Bill Summarization and Tagging 数据集概述

数据集基本信息

• 许可证: GPL-3.0
• 任务类别:
  • 摘要生成
  • 文本分类
• 语言: 英语
• 标签: 法律
• 名称: Maple Bill Summarization and Tagging
• 大小类别: 100M<n<1B

数据集配置

• 配置名称: main_data
• 数据文件: demoapp/all_bills.csv

数据集描述

该项目旨在为马萨诸塞州的法案生成摘要和分类标签，以简化法律语言和内容，使其更容易被广大受众理解（9年级阅读水平）。通过探索不同的机器学习和大型语言模型服务，该项目从马萨诸塞州立法机构获取法案，生成摘要和分类标签，创建一个仪表板来显示和保存生成的文本，并将其部署和集成到MAPLE平台中。

数据集目录结构

• Documentation: 包含项目的研究文档和操作细节。
• EDA: 包含数据探索和分析的笔记本。
• demoapp: 包含使用Streamlit构建的Web应用程序代码。
• Prompts Engineering: 存储测试过的提示。
• Tagging: 包含分类和标签列表。
• Deployment: 包含部署的Streamlit Web应用程序链接。

伦理影响

该数据集完全开源，可通过马萨诸塞州一般法律API访问。项目团队和MAPLE同意在AI生成的文本中添加免责声明。尽管使用了开源的转换器来评估幻觉，但仍需专家和人工评估以维护可信赖的大型语言模型系统。