法律文本摘要生成效果评估数据集LegalTextSummarizationEvaluationDataset-veerchheda69
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要, 法律文本, 评估, 自然语言处理, 机器翻译, Rouge, 摘要质量, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自法律案例的文本摘要数据，旨在评估不同摘要生成算法的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源于法律案例，未明确指出具体国家或地区，但案例内容涉及法律判决与相关法规。
数据维度：数据集包含多个字段，包括原始法律文本文件（file）、人工撰写的参考摘要（reference_summary）、经算法处理的带标签摘要（tagged_summary）、以及基于Rouge指标的评估分数（tagged_rouge1, tagged_rouge2, tagged_rougeL）、原始摘要的Rouge评估分数（original_rouge1, original_rouge2, original_rougeL）、未经标签处理的摘要（tagless_summary）及其Rouge评估分数（tagless_rouge1, tagless_rouge2, tagless_rougeL）。
数据格式：CSV格式，文件名为In-Abs_3b_0.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于法律案例，并提供了不同的摘要版本，以及基于Rouge指标的评估结果，用于衡量摘要的质量。
该数据集适合用于评估不同文本摘要生成算法在法律领域的应用效果，以及进行摘要质量的分析和比较。
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、机器翻译等领域的学术研究，特别是关于文本摘要生成算法的评估与改进。
行业应用：可以为法律科技公司提供数据支持，用于开发和优化法律文本摘要工具，提高信息检索效率。
决策支持：支持法律领域的信息管理和决策制定，帮助用户快速理解法律案例的关键信息。
教育和培训：作为自然语言处理、法律文本分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解摘要生成技术。
此数据集特别适合用于比较不同摘要生成方法的效果，分析摘要质量的影响因素，并为改进摘要算法提供数据支持，最终目标是提升法律文本信息的处理效率和准确性。
