ecthr_cases

Referencje:

• Kod
• Przytulająca twarz

przewidywanie rzekomego naruszenia

Użyj następującego polecenia, aby załadować ten zestaw danych do TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:ecthr_cases/alleged-violation-prediction')

• Opis :

The ECtHR Cases dataset is designed for experimentation of neural judgment prediction and rationale extraction considering ECtHR cases.

• Licencja : CC BY-NC-SA (Creative Commons / Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Na tych samych warunkach)
• Wersja : 1.1.0
• Podziały :

• Cechy :

{
    "facts": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "labels": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "silver_rationales": {
        "feature": {
            "dtype": "int32",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "gold_rationales": {
        "feature": {
            "dtype": "int32",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    }
}

przewidywanie naruszeń

Użyj następującego polecenia, aby załadować ten zestaw danych do TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:ecthr_cases/violation-prediction')

• Opis :

The ECtHR Cases dataset is designed for experimentation of neural judgment prediction and rationale extraction considering ECtHR cases.

• Licencja : CC BY-NC-SA (Creative Commons / Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Na tych samych warunkach)
• Wersja : 1.1.0
• Podziały :

• Cechy :

{
    "facts": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "labels": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "silver_rationales": {
        "feature": {
            "dtype": "int32",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    }
}