ecthr_cases

הפניות:

• קוד
• מחבקת פנים

לכאורה-הפרה-תחזית

השתמש בפקודה הבאה כדי לטעון מערך נתונים זה ב-TFDS:

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

• תיאור :

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

• רישיון : CC BY-NC-SA (Creative Commons / ייחוס-לא מסחרי-שיתוף זהה)
• גרסה : 1.1.0
• פיצולים :

• תכונות :

{
    "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"
    }
}

הפרה-תחזית

השתמש בפקודה הבאה כדי לטעון מערך נתונים זה ב-TFDS:

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

• תיאור :

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

• רישיון : CC BY-NC-SA (Creative Commons / ייחוס-לא מסחרי-שיתוף זהה)
• גרסה : 1.1.0
• פיצולים :

• תכונות :

{
    "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"
    }
}