浙江大学 发布 AppealCase 数据集, 应用在 法律AI、上诉案件分析 领域

浙江大学 本次发布的数据集 AppealCase, AppealCase数据集包含了10,000对真实世界中的第一审和第二审判决书，涵盖了91种民事诉讼类型。该数据集还包括了关于五个方面的详细注释，这些方面对于上诉审查至关重要：判决逆转、逆转原因、引用的法律条文、索赔级别的决定以及第二审中是否有新信息。基于这些注释，我们提出了五个新的LegalAI任务，并在20个主流模型上进行了全面评估。实验结果表明，所有当前模型在判决逆转预测任务上的F1分数都不到50%，突出了上诉场景的复杂性和挑战性。我们希望AppealCase数据集能够激发LegalAI在上诉案件分析方面的进一步研究，并为提高司法决策的一致性做出贡献。

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