Minnesota NLP 发布 LawFlow 数据集, 应用在 法律工作流程、模拟分析 领域

Minnesota NLP 本次发布的数据集 LawFlow, 该数据集名为LawFlow，由受过训练的法律专业学生提供的完整端到端法律工作流程组成，这些流程基于真实的商业实体成立场景。它捕捉了动态、模块化和迭代推理过程，这些过程反映了法律实践中存在的模糊性、修订和适应客户策略的特点。此外，该数据集还包括基于匿名化真实案例的标注场景，捕捉影响法律任务执行的结构性和人际因素，并辅以一个基于网页的应用程序进行数据收集。在规模上，该数据集通过深入访谈高级法律教员和学生，以及法律和计算机科学学生参与的模拟角色扮演来进行扩展。其任务是进行端到端的法律工作流程模拟与分析。

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