LLM驱动的请愿排序框架评估制品数据集

数据集概述

本数据集包含支持论文《LLMPR: A Novel LLM-Driven Transfer Learning based Petition Ranking Model》的评估制品，核心内容为请愿排序模型的测试集预测结果、置信区间、重复内容验证指标及跨模型指标汇总表，基于ILDC数据集官方划分构建。

文件详解

• 文件名称: artefacts_LLMPR.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 包含内容:
• 所有模型（含带嵌入和数值特征的LightGBM回归器）的测试集预测结果
• Tolerance-10%准确率的95%自助法置信区间数据
• 重复内容验证指标数据
• 跨模型的指标汇总表

适用场景

• 法律人工智能研究：分析LLM驱动的请愿排序模型性能
• 机器学习模型评估：验证请愿排序任务中不同模型的效果差异
• 法律文本处理：探究重复内容对请愿排序模型的影响
• 论文结果复现：支持相关学术研究的实验结果重现