TUMLegalTech/echr_rational

该数据集用于欧洲人权法院案件的法律判决预测，旨在通过专家调整来改进预测系统，避免系统受到表面信号的干扰。数据集包含专家注释，用于评估模型的性能，并采用对抗训练方法防止系统依赖无关信息。通过定量实验和定性分析，证明去混淆模型与专家理由的一致性优于仅用于预测的基线模型。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: echr_rational
• 许可证: afl-3.0
• 语言: 英语
• 多语言性: 单语种
• 大小分类: 50

创建者信息

• 标注创建者: 专家生成
• 语言创建者: 专家生成

数据集描述

• 研究目的: 该数据集旨在通过专家知识调整法律判决预测系统，以减少系统对统计上预测性强但法律上无关信息的依赖。
• 研究方法: 采用对抗训练方法，并通过可解释性技术与专家标注进行比较，以评估去混淆模型的效果。
• 贡献: 为现有的欧洲人权法院案例基准数据集的验证和测试部分贡献了一组参考专家标注。

引用信息

@article{santosh2022deconfounding, title={Deconfounding Legal Judgment Prediction for European Court of Human Rights Cases Towards Better Alignment with Experts}, author={Santosh, TYS and Xu, Shanshan and Ichim, Oana and Grabmair, Matthias}, journal={arXiv preprint arXiv:2210.13836}, year={2022} }