法律问答数据集|法律问答数据集|自然语言处理数据集

包含50K法律问答数据，分为标准版本和增强版本，增强版本包含推理路径。

This dataset provides 50K legal question and answer data, including a standard version of 25K and an enhanced version with 25K inference paths.

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 名称: Knowledge-Guide-Data-Generation
• 用途: 生成和优化法律问答数据
• 数据量: 50K条法律问答数据
• 数据版本:
  • 标准版: 25K条 (./data/Standard-25K.json)
  • 增强版: 25K条 (./data/Reasoning-25K.json)

数据生成工具

• 生成脚本: ./src/generate.py
  • 功能: 利用seed.json中的种子问题和reference目录中的法律知识生成初始法律问答数据
• 优化脚本: ./src/polish.py
  • 功能: 通过验证法律引用和优化推理路径来增强生成的数据
• 验证脚本: ./src/verify.py
  • 功能: 检查答案、推理路径和法律引用的准确性和逻辑一致性

环境要求

• 依赖安装: bash pip install -r requirements.txt

使用说明

• 知识库准备: 需将法律知识文档放入reference目录
• 种子问题集: 需提供seed.json文件
• API要求: 需在三个脚本中分别设置DeepSeek的API密钥

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Legal Question-Answering Data数据集的构建采用了基于大规模语言模型的方法，通过生成与打磨的流程，形成了50K的训练数据。其中，利用`seed.json`中的种子问题和`reference`目录下的法律知识生成初步的法律问答数据，随后通过验证法律参考和优化推理路径的方式对数据进行增强。

特点

该数据集的特点在于其不仅包含了25K的标准版本数据，还提供了25K的增强版本数据，后者包含了解题的推理路径。此外，数据集在构建过程中注重了质量保证，确保了答案的准确性及逻辑一致性。

使用方法

使用该数据集时，用户需先在`reference`目录下准备知识库，并提供种子问题集在`seed.json`中。接着，用户可以依次运行`generate.py`、`polish.py`和`verify.py`三个脚本文件，以生成最终的数据集。在此过程中，还需设置DeepSeek的API密钥以调用相关功能。

背景与挑战

背景概述

Legal Question-Answering Data数据集是在法律人工智能领域的重要研究成果，旨在推动法律问题自动问答技术的发展。该数据集由专业研究人员创建于近期，包含了50K条法律问题与答案的数据，其中25K条为标准版本，另外25K条则增强了推理路径。该数据集的构建，为法律信息检索、自动问答系统等领域提供了宝贵的数据资源，对相关学术研究和产业发展产生了积极影响。

当前挑战

在构建Legal Question-Answering Data数据集的过程中，研究人员面临了多方面的挑战。首先，如何保证数据的质量和准确性，确保问题与答案的对应性和逻辑一致性，是一大挑战。其次，构建过程中还需处理如何有效整合法律知识库，以及如何利用大型语言模型生成和优化数据。此外，数据集在解决法律领域问题时，还需克服如何提高系统的推理能力，以及如何确保法律参考的准确性和相关性等问题。

常用场景

经典使用场景

在人工智能与法律交叉领域的研究中，Legal Question-Answering Data数据集被广泛应用于构建与优化法律问答系统。该数据集包含大量经过精心设计的法律问题及其答案，其中增强版数据更是提供了推理路径，极大地促进了法律问答模型的推理能力和准确性的提升。

解决学术问题

该数据集解决了法律领域内自然语言处理的一个关键问题，即如何构建一个能够准确理解并回应复杂法律问题的系统。它为学术研究提供了丰富的实验材料，有助于推动法律信息检索、文本分类以及语义理解等研究方向的发展。

衍生相关工作

Legal Question-Answering Data数据集的构建，促进了后续一系列相关工作的发展，如法律文本自动摘要、案例匹配、以及法律概念的关系抽取等，为法律领域的智能化研究奠定了坚实的基础。