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贵州中汇科技发展有限公司

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贵州中汇科技发展有限公司围绕相关业务开展运营。面向法律类案检索、类案推荐、法律判决预测等领域提供数据服务,开放类案检索结构化数据集(法律类案检索)、司法案例知识图谱数据集(类案推荐)、案情判决训练数据集(法律判决预测、决策支持),支撑模型训练与算法优化。

法律类案检索类案推荐法律判决预测
成立于 2006 年贵州省https://chonhui.com/

数据概览

3
数据集总量
13
总浏览量
0
关注人数
2026-05-07
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数据集列表

案情判决训练数据集
法律判决预测
决策支持
构建“案情—判决”微调数据集时,以去重后的单篇裁判文书为最小样本单元,先通过文本指纹、案号校验、版面噪声清洗、隐私脱敏和文书类型识别完成数据底座治理,再基于“事实描述—争议焦点—法律适用—裁判理由—判决结果”的司法逻辑链进行分层抽取,将案件事实、主体关系、时间地点、行为过程、证据要点、争议焦点、适用法条、裁判观点、判决主文、刑期/赔偿/责任承担等要素映射为统一字段,并按“输入案情、输出判决结论及理由”的指令模板生成约2000万条结构化微调样本,同时保留原文证据片段、字段来源位置和人工/规则校验结果,形成可训练、可追溯、可评测的监督学习数据。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-06 更新00
司法案例知识图谱数据集
司法知识图谱
类案推荐
以“去重后的单个案件”为基本单元,先对原始数据按 text 进行规范化去重(统一全半角、空白符、换行、无效噪声后计算文本指纹,保留同一案件唯一记录),再将每个案件对应的 14 个 qa_pair 按预设问题映射规则转换为固定结构化槽位,如案由/罪名、程序类型、裁判结果、争议焦点、适用法条、关键数额、核心说理、判决主文、是否终审等;对 answer 字段采用分层解析算法,兼容普通文本、JSON 字符串、数组、嵌套对象等多种格式,并进一步做实体标准化与值归一化,例如法条名称统一、金额转数值、布尔项转“是/否”、列表去重等;在此基础上生成“案件节点—要素节点—关系边”的图谱骨架,其中案件与案由、法条、焦点、金额、程序、结果等建立显式关系,同时依据案由一致、法条重合、焦点相近、程序相同、结果一致等规则计算案件间关联强度,补充“类案关联边”;所有节点与边均保留来源案件 ID、原始问题、原始答案及必要的原文证据片段,实现图谱数据的结构化、可扩展与可追溯。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-06 更新20
类案检索结构化数据集
法律类案检索
司法智能化
构建1000万条类案检索数据集时,以案件特征向量化和结构化索引为核心,对当事人、案由/罪名、涉案金额、诉讼请求、争议焦点、关键事实、裁判结果、适用法条、地域法院、审级程序等维度进行标准化编码,结合关键词索引、字段倒排索引、法条索引、案由层级索引、金额区间索引和语义向量索引建立多维检索体系,并通过案由一致、法条重合、事实要素相近、裁判结果相似、争议焦点匹配等规则计算类案相似度,支撑从“文本相似”向“法律关系相似、裁判逻辑相似”的高级类案检索转化。该写法与可研报告中关于“案情—判决数据集用于模型训练、类案检索结构化数据集用于提取案件事实、法律依据和判决结果等关键要素并建立索引”的建设思路一致。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-06 更新110
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