darrow-ai/USClassActionOutcomes_ExpertsAnnotations

USClassActions是一个包含200个来自美国联邦法院的投诉案例的英文数据集，每个案例都有相应的二元化判决结果（胜诉/败诉）。该数据集提出了一个具有挑战性的文本分类任务，旨在促进法律NLP领域的鲁棒性和公平性研究。数据字段包括唯一标识符、案件结果、案件事实、注释者的预测以及注释者的置信度。数据集由Darrow.ai在2022年策划，并使用了其专有工具进行注释。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

USClassActions

数据集描述

USClassActions是一个包含200份来自美国联邦法院的投诉及其相应的二元化判决结果（胜诉/败诉）的英文数据集。该数据集旨在提供一个具有挑战性的文本分类任务，以促进法律自然语言处理领域的鲁棒性和公平性研究。数据通过Darrow.ai的专有工具进行标注。

数据集内容

• id: 文档的唯一标识符（整数）
• origin_label: 案件结果（字符串）
• target_text: 案件事实（字符串）
• annotator_prediction: 标注者基于案件事实对案件结果的预测（字符串）
• annotator_confidence: 标注者对其预测结果的信心水平（字符串）

数据集来源

数据集由Darrow.ai于2022年制作。

引用信息

@InProceedings{darrow-niklaus-2022-uscp, author = {Semo, Gil and Bernsohn, Dor and Hagag, Ben and Hayat, Gila and Niklaus, Joel}, title = {ClassActionPrediction: A Challenging Benchmark for Legal Judgment Prediction of Class Action Cases in the US}, booktitle = {Proceedings of the 2022 Natural Legal Language Processing Workshop}, year = {2022}, location = {Abu Dhabi}, }