印度法院判决摘要生成与评估数据集IndianCourtJudgementAbstractiveSummarizationandEvaluationDataset-veerchheda
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要, 法律文本, 自然语言处理, 评估指标, Rouge, 摘要生成, 印度法院, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自印度法院判决的摘要信息，记录了判决原文、参考摘要、以及不同摘要生成方法生成的摘要，并附带了相应的评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于印度法院判决。
数据维度：数据集包括以下字段：file (文件标识), reference_summary (参考摘要), tagged_summary (带标签的摘要), tagged_rouge1 (带标签摘要的Rouge-1分数), tagged_rouge2 (带标签摘要的Rouge-2分数), tagged_rougeL (带标签摘要的Rouge-L分数), original_summary (原始摘要), original_rouge1 (原始摘要的Rouge-1分数), original_rouge2 (原始摘要的Rouge-2分数), original_rougeL (原始摘要的Rouge-L分数), tagless_summary (无标签摘要), tagless_rouge1 (无标签摘要的Rouge-1分数), tagless_rouge2 (无标签摘要的Rouge-2分数), tagless_rougeL (无标签摘要的Rouge-L分数)。
数据格式：CSV格式，文件名为INAbs_abstractive_3b_2.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于对印度法院判决的摘要，以及不同摘要生成方法的评估结果，包括Rouge评估指标。
该数据集适合用于文本摘要、自然语言生成以及法律文本分析等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、文本摘要、法律文本分析等领域的学术研究，如摘要生成模型的开发与评估、不同摘要生成方法的对比分析等。
行业应用：可为法律科技公司、法律研究机构提供数据支持，用于开发法律文书摘要工具、智能法律检索系统等。
决策支持：支持法律专业人士快速理解判决内容，提高工作效率。
教育和培训：作为自然语言处理、法律信息检索等课程的实践素材，帮助学生和研究人员熟悉文本摘要技术。
此数据集特别适合用于探索法律文本摘要的生成方法，以及评估不同摘要的质量，帮助用户优化摘要生成模型，提高信息检索效率。
