Ujjwal781/TathyaNyaya-and-FactLegalLlama-NyayaFacts-Datasets

Name: Ujjwal781/TathyaNyaya-and-FactLegalLlama-NyayaFacts-Datasets
Creator: Ujjwal781
Published: 2026-03-29T02:27:18+08:00

Hugging Face2026-03-24 更新2026-03-29 收录

事实核查

法律推理

数据链接：

https://hf-mirror.com/datasets/Ujjwal781/TathyaNyaya-and-FactLegalLlama-NyayaFacts-Datasets 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

--- license: apache-2.0 ---

提供机构：

CoVERT数据集是由德国斯图加特大学机器语言处理研究所创建，专注于生物医学领域的COVID-19相关信息。该数据集包含300条经过事实核查的推文，每条推文都标注了医学命名实体和关系。数据集通过创新的众包方法进行标注，众包工作者在线搜索支持证据。CoVERT数据集旨在解决生物医学领域中COVID-19相关信息的自动事实核查问题，为该领域的信息准确性提供支持。

arXiv2022-04-26 更新570

MASLegalBench

多智能体系统

法律推理

MASLegalBench是一个专门为多智能体系统（MAS）设计的法律推理基准，它利用了MAS在任务分解、智能体专业化和灵活训练方面的独特优势。该基准以GDPR为应用场景，包含了丰富的背景知识和复杂的推理过程，真实地反映了现实世界法律情况的复杂性。数据集由950个法律案例组成，每个案例都附有详细的背景信息，包括事实、相关法律规则、推理过程和结论。该数据集的构建过程是通过人工设计角色化的MAS，并使

arXiv2025-09-29 更新300

Korean Canonical Legal Benchmark (KCL)

法律推理

基准测试

KCL旨在分离知识覆盖与基于证据的推理。它支持两个互补的评估轴：1. 知识覆盖：无额外上下文的性能。2. 基于证据的推理：提供每个问题的支持先例上下文中的性能。对于论文问题，KCL还提供了实例级别的评分标准，以实现LLM-as-a-Judge自动评分。

github2026-01-23 更新280

COMMUNITYNOTES

社区注释

事实核查

COMMUNITYNOTES是一个大规模的多语言数据集，包含104,966条可能具有误导性的帖子及其对应的用户提供的解释性笔记和有用性标签。该数据集由墨尔本大学和MBZUAI的研究团队创建，旨在探索社区注释中解释性笔记的有用性及其原因。数据集内容涵盖了英语和其他多种语言，其中英语帖子占主导地位。该数据集通过从X社区注释网站上收集数据，并使用官方注释算法计算每个笔记的综合有用性和原因标签而构建。数据

arXiv2025-10-28 更新480

claims topic dataset

事实核查

信息验证

该数据集是从ClaimsKG中提取的claims主题数据集，包含了从事实核查网站提取的声明、标题、评论等，并通过DBPedia实体进行实体链接和关键词规范化处理。数据集提供了原始注释和经过协调的金标准数据集。

github2020-10-21 更新290