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Datasets:
jfrenz
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legalglue

Tasks:
Text Classification
Token Classification
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Languages: English Danish German
Multilinguality: multilingual
Source Datasets: extended
ArXiv:
Tags: german-ler lener-br
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# Copyright 2020 The HuggingFace Datasets Authors and the current dataset script contributor.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
"""LegalGLUE: A Benchmark Dataset for Legal NLP models."""
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_DESCRIPTION = """\
Legal General Language Understanding Evaluation (LegalGLUE) benchmark is
a collection of datasets for evaluating model performance across a diverse set of legal NLP tasks
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"4041",
"5132",
"5834",
"c_c4c48e5c",
"5674",
"5315",
"5824",
"c_2212c2c4",
"5567",
"6218",
"7138",
"5312",
"1531",
"5131",
"445178",
"5816",
"5814",
"5790",
"5648",
"3866",
"c_70c441cc",
"c_104476d7",
"5704",
"5702",
"c_b8e8e06e",
"5700",
"5703",
"5701",
"8438",
"6385",
"442791",
"6744",
"6260",
"c_2c5a05a0",
"442765",
"6111",
"4720",
"5380",
"4717",
"4715",
"4718",
"4719",
"4724",
"4714",
"4716",
"4725",
"4723",
"4722",
"2952",
"2951",
"1263",
"1264",
"2956",
"4686",
"4212",
"484",
"5617",
"891",
"4578",
"1819",
"1196",
"3816",
"1822",
"1207",
"8547",
"3402",
"1986",
"1299",
"451885",
"333",
"451912",
"454784",
"7198",
"451462",
"1289",
"4523",
"4154",
"2899",
"4592",
"1121",
"503",
"7134",
"6784",
"3686",
"2769",
"5150",
"2572",
"1140",
"5798",
"5650",
"2529",
"5439",
"5727",
"8446",
"8445",
"5895",
"5874",
"450869",
"1775",
"8444",
"5222",
"5224",
"5223",
"5221",
"5220",
"1875",
"1776",
"1871",
"1877",
"1872",
"c_1c2d26cf",
"5791",
"c_3897ba70",
"6404",
"608",
"1169",
"610",
"599",
"609",
"607",
"c_25e0bb6d",
"600",
"3147",
"602",
"1683",
"1050",
"2080",
"840",
"3137",
"4335",
"940",
"c_82916123",
"8451",
"1505",
"2290",
"5438",
"663",
"7396",
"6566",
"c_8c634c9b",
"6740",
"4799",
"2545",
"c_8f56da2a",
"6370",
"434004",
"6273",
"2617",
"5597",
"c_ccac12ef",
"c_12e208c8",
"3777",
"5668",
"1056",
"4056",
"980",
"979",
"197",
"7813",
"196",
"200",
"8430",
"3812",
"3787",
"5022",
"6406",
"8303",
"6403",
"1049",
"2423",
"c_d978c1fc",
"1906",
"596",
"3396",
"8498",
"3399",
"4777",
"1905",
"3398",
"3397",
"4247",
"199",
"4053",
"198",
"4355",
"5318",
],
}
class LegalGlueConfig(datasets.BuilderConfig):
"""BuilderConfig for LegalGLUE."""
def __init__(
self,
label_classes, #the list of classes of the labels
multi_label, #boolean, if the task is multi-label
homepage, #homepage of the original dataset
citation, #citation for the dataset
data_url,
data_files,
language = None,
languages = None,
label_level = "level_1",
**kwargs,
):
super(LegalGlueConfig, self).__init__(version=datasets.Version("1.1.0", ""), **kwargs)
self.label_classes = label_classes
self.multi_label = multi_label
self.homepage = homepage
self.citation = citation
self.data_url = data_url
self.data_files = data_files
self.language = language
self.label_level = label_level
#
if language != "all_languages":
self.languages = [language]
else:
if "swissJudgmentPrediction" in self.name:
self.languages = languages if languages is not None else SWISS_LANG
if "multi_eurlex" in self.name:
self.languages = languages if languages is not None else MULTI_EURLEX_LANGUAGES
class LegalGLUE(datasets.GeneratorBasedBuilder):
"""LegalGLUE: A Benchmark Dataset for Legal Language Understanding"""
BUILDER_CONFIGS = [
LegalGlueConfig(
name="german_ler",
description=textwrap.dedent(
"""\
description"""
),
label_classes=GERMAN_LER,
multi_label=False,
data_url="https://raw.githubusercontent.com/elenanereiss/Legal-Entity-Recognition/master/data/dataset_courts.zip",
data_files=["bag.conll", "bfh.conll", "bgh.conll", "bpatg.conll", "bsg.conll", "bverfg.conll", "bverwg.conll"],
homepage="https://github.com/elenanereiss/Legal-Entity-Recognition",
citation=textwrap.dedent("""\
@inproceedings{leitner2019fine,
author = {Elena Leitner and Georg Rehm and Julian Moreno-Schneider},
title = {{Fine-grained Named Entity Recognition in Legal Documents}},
booktitle = {Semantic Systems. The Power of AI and Knowledge
Graphs. Proceedings of the 15th International Conference
(SEMANTiCS 2019)},
year = 2019,
editor = {Maribel Acosta and Philippe Cudré-Mauroux and Maria
Maleshkova and Tassilo Pellegrini and Harald Sack and York
Sure-Vetter},
keywords = {aip},
publisher = {Springer},
series = {Lecture Notes in Computer Science},
number = {11702},
address = {Karlsruhe, Germany},
month = 9,
note = {10/11 September 2019},
pages = {272--287},
pdf = {https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-33220-4_20.pdf}}
"""),
language= "de"
),
LegalGlueConfig(
name="lener_br",
description=textwrap.dedent(
"""\
LeNER-Br is a Portuguese language dataset for named entity recognition
applied to legal documents. LeNER-Br consists entirely of manually annotated
legislation and legal cases texts and contains tags for persons, locations,
time entities, organizations, legislation and legal cases.
To compose the dataset, 66 legal documents from several Brazilian Courts were
collected. Courts of superior and state levels were considered, such as Supremo
Tribunal Federal, Superior Tribunal de Justiça, Tribunal de Justiça de Minas
Gerais and Tribunal de Contas da União. In addition, four legislation documents
were collected, such as "Lei Maria da Penha", giving a total of 70 documents
"""
),
label_classes=LENER_BR,
multi_label=False,
data_url="https://github.com/peluz/lener-br/raw/master/leNER-Br/",
data_files=["train/train.conll", "dev/dev.conll", "test/test.conll"],
homepage="https://cic.unb.br/~teodecampos/LeNER-Br/",
citation=textwrap.dedent("""\
@inproceedings{luz_etal_propor2018,
author = {Pedro H. {Luz de Araujo} and Te\'{o}filo E. {de Campos} and
Renato R. R. {de Oliveira} and Matheus Stauffer and
Samuel Couto and Paulo Bermejo},
title = {{LeNER-Br}: a Dataset for Named Entity Recognition in {Brazilian} Legal Text},
booktitle = {International Conference on the Computational Processing of Portuguese ({PROPOR})},
publisher = {Springer},
series = {Lecture Notes on Computer Science ({LNCS})},
pages = {313--323},
year = {2018},
month = {September 24-26},
address = {Canela, RS, Brazil},
doi = {10.1007/978-3-319-99722-3_32},
url = {https://cic.unb.br/~teodecampos/LeNER-Br/},
}
"""),
language = "pt"
),
LegalGlueConfig(
name="multi_eurlex_all_languages",
description=textwrap.dedent(
"""\
MultiEURLEX comprises 65k EU laws in 23 official EU languages (some low-ish resource).
Each EU law has been annotated with EUROVOC concepts (labels) by the Publication Office of EU.
As with the English EURLEX, the goal is to predict the relevant EUROVOC concepts (labels);
this is multi-label classification task (given the text, predict multiple labels).
"""
),
label_classes=EUROVOC_CONCEPTS,
language="all_languages",
multi_label=True,
homepage="https://github.com/nlpaueb/multi-eurlex",
data_url="https://zenodo.org/record/5363165/files/multi_eurlex.tar.gz",
data_files=["train.jsonl", "test.jsonl", "dev.jsonl"],
citation=textwrap.dedent("""\
@InProceedings{chalkidis-etal-2021-multieurlex,
author = {Chalkidis, Ilias
and Fergadiotis, Manos
and Androutsopoulos, Ion},
title = {MultiEURLEX -- A multi-lingual and multi-label legal document
classification dataset for zero-shot cross-lingual transfer},
booktitle = {Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing},
year = {2021},
publisher = {Association for Computational Linguistics},
location = {Punta Cana, Dominican Republic},
}"""
)
),
LegalGlueConfig(
name="swissJudgmentPrediction_all_languages",
description=textwrap.dedent(
"""
Swiss-Judgment-Prediction is a multilingual, diachronic dataset of 85K Swiss Federal Supreme Court (FSCS) cases annotated with the respective binarized judgment outcome (approval/dismissal), posing a challenging text classification task. We also provide additional metadata, i.e., the publication year, the legal area and the canton of origin per case, to promote robustness and fairness studies on the critical area of legal NLP.
"""
),
label_classes=[0, 1],
multi_label=False,
language="all_languages",
data_url="https://zenodo.org/record/5529712/files/",
data_files=["train.jsonl", "val.jsonl", "test.jsonl"],
homepage="https://github.com/JoelNiklaus/SwissCourtRulingCorpus",
citation=textwrap.dedent("""\
@InProceedings{niklaus-etal-2021-swiss,
author = {Niklaus, Joel
and Chalkidis, Ilias
and Stürmer, Matthias},
title = {Swiss-Court-Predict: A Multilingual Legal Judgment Prediction Benchmark},
booktitle = {Proceedings of the 2021 Natural Legal Language Processing Workshop},
year = {2021},
location = {Punta Cana, Dominican Republic},
}"""
),
),
] + [
LegalGlueConfig(
name="multi_eurlex" + "_" + lang,
description=f"Plain text import of MultiEURLEX for the {lang} language",
label_classes=EUROVOC_CONCEPTS,
language=lang,
multi_label=True,
homepage="https://github.com/nlpaueb/multi-eurlex",
data_url="https://zenodo.org/record/5363165/files/multi_eurlex.tar.gz",
data_files=["train.jsonl", "test.jsonl", "dev.jsonl"],
citation=textwrap.dedent("""\
@InProceedings{chalkidis-etal-2021-multieurlex,
author = {Chalkidis, Ilias
and Fergadiotis, Manos
and Androutsopoulos, Ion},
title = {MultiEURLEX -- A multi-lingual and multi-label legal document
classification dataset for zero-shot cross-lingual transfer},
booktitle = {Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing},
year = {2021},
publisher = {Association for Computational Linguistics},
location = {Punta Cana, Dominican Republic},
}"""
)
)for lang in MULTI_EURLEX_LANGUAGES
] + [
LegalGlueConfig(
name="swissJudgmentPrediction" + "_"+ lang,
description=textwrap.dedent(
"""
Swiss-Judgment-Prediction is a multilingual, diachronic dataset of 85K Swiss Federal Supreme Court (FSCS) cases annotated with the respective binarized judgment outcome (approval/dismissal), posing a challenging text classification task. We also provide additional metadata, i.e., the publication year, the legal area and the canton of origin per case, to promote robustness and fairness studies on the critical area of legal NLP.
"""
),
label_classes=[0, 1],
language=lang,
multi_label=False,
data_url="https://zenodo.org/record/5529712/files/",
data_files=["train.jsonl", "val.jsonl", "test.jsonl"],
homepage="https://github.com/JoelNiklaus/SwissCourtRulingCorpus",
citation=textwrap.dedent("""\
@InProceedings{niklaus-etal-2021-swiss,
author = {Niklaus, Joel
and Chalkidis, Ilias
and Stürmer, Matthias},
title = {Swiss-Court-Predict: A Multilingual Legal Judgment Prediction Benchmark},
booktitle = {Proceedings of the 2021 Natural Legal Language Processing Workshop},
year = {2021},
location = {Punta Cana, Dominican Republic},
}"""
),
)for lang in SWISS_LANG
]
def _info(self):
if self.config.name == "german_ler":
features = datasets.Features(
{
"id": datasets.Value("string"),
"tokens": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
"ner_tags": datasets.Sequence(
datasets.features.ClassLabel(
names=self.config.label_classes
)
)
}
)
elif self.config.name == "lener_br":
features = datasets.Features(
{
"id": datasets.Value("string"),
"tokens": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
"ner_tags": datasets.Sequence(
datasets.features.ClassLabel(
names=self.config.label_classes
)
)
}
)
elif "swissJudgmentPrediction" in self.config.name:
features = datasets.Features(
{
"id": datasets.Value("int32"),
"year": datasets.Value("int32"),
"text": datasets.Value("string"),
"label": datasets.ClassLabel(names=["dismissal", "approval"]),
"language": datasets.Value("string"),
"region": datasets.Value("string"),
"canton": datasets.Value("string"),
"legal area": datasets.Value("string"),
}
)
elif "multi_eurlex" in self.config.name :
if self.config.language == "all_languages":
features = datasets.Features(
{
"celex_id": datasets.Value("string"),
"text": datasets.Translation(
languages=MULTI_EURLEX_LANGUAGES,
),
"labels": datasets.features.Sequence(
datasets.ClassLabel(names=EUROVOC_CONCEPTS[self.config.label_level])
),
}
)
else:
features = datasets.Features(
{
"celex_id": datasets.Value("string"),
"text": datasets.Value("string"),
"labels": datasets.features.Sequence(
datasets.ClassLabel(names=EUROVOC_CONCEPTS[self.config.label_level])
),
}
)
return datasets.DatasetInfo(
description=self.config.description,
features=features,
homepage=self.config.homepage,
citation=self.config.citation,
)
def _split_generators(self, dl_manager):
#archive = dl_manager.download(self.config.data_url)
if self.config.name == "german_ler":
archive = dl_manager.download_and_extract(self.config.data_url)
return [datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TRAIN,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={
"filepath": [os.path.join(archive,file) for file in self.config.data_files],
"split": "train",
},
)]
elif self.config.name == "lener_br":
urls_to_download = {
"train": self.config.data_url + self.config.data_files[0],
"dev": self.config.data_url + self.config.data_files[1],
"test": self.config.data_url + self.config.data_files[2],
}
archive = dl_manager.download_and_extract(urls_to_download)
return[
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TRAIN,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={
"filepath": archive["train"],
"split": "train",
},
),
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TEST,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={
"filepath": archive["test"],
"split": "test",
},
),
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.VALIDATION,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={
"filepath": archive["dev"],
"split": "validation",
},
),
]
elif "swissJudgmentPrediction" in self.config.name:
urls_to_download = {
"train": self.config.data_url + "train.jsonl",
"test": self.config.data_url + "test.jsonl",
"val": self.config.data_url + "val.jsonl",
}
data_dir = dl_manager.download_and_extract(urls_to_download)
return [
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TRAIN,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={"filepath": data_dir["train"], "split": "train"},
),
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TEST,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={"filepath": data_dir["test"], "split": "test"},
),
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.VALIDATION,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={"filepath": data_dir["val"], "split": "dev"},
),
]
elif "multi_eurlex" in self.config.name:
data_dir = dl_manager.download_and_extract(self.config.data_url)
return [
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TRAIN,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={"filepath": os.path.join(data_dir, "train.jsonl"), "split": "train"},
),
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.TEST,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={"filepath": os.path.join(data_dir, "test.jsonl"), "split": "test"},
),
datasets.SplitGenerator(
name=datasets.Split.VALIDATION,
# These kwargs will be passed to _generate_examples
gen_kwargs={"filepath": os.path.join(data_dir, "dev.jsonl"), "split": "dev"},
),
]
def _generate_examples(self, filepath, split):
if self.config.name == "german_ler":
texts, labels = [], []
for file in filepath:
with open(file, encoding="utf-8") as f:
tokens = []
tags = []
for line in f:
if line == "" or line == "\n":
if tokens:
texts.append(tokens)
labels.append(tags)
tokens = []
tags = []
else:
token, tag = line.split()
tokens.append(token)
tags.append(tag.rstrip())
if tokens:
texts.append(tokens)
labels.append(tags)
for i,token in enumerate(texts):
tokens = texts[i]
ner_tags = labels[i]
yield i, {
"id": str(i),
"tokens": tokens,
"ner_tags": ner_tags,
}
elif self.config.name == "lener_br":
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
id = 0
tokens = []
ner_tags = []
for line in f:
if line == "" or line == "\n":
if tokens:
yield id, {
"id": str(id),
"tokens": tokens,
"ner_tags": ner_tags,
}
id += 1
tokens = []
ner_tags = []
else:
token, tag = line.split(" ")
tokens.append(token)
ner_tags.append(tag.rstrip())
yield id, {
"id": str(id),
"tokens": tokens,
"ner_tags": ner_tags,
}
elif "swissJudgmentPrediction" in self.config.name:
if self.config.language == "all_languages":
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
for id_, row in enumerate(f):
data = json.loads(row)
yield id_, {
"id": data["id"],
"year": data["year"],
"text": data["text"],
"label": data["label"],
"language": data["language"],
"region": data["region"],
"canton": data["canton"],
"legal area": data["legal area"],
}
else:
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
for id_, row in enumerate(f):
data = json.loads(row)
if data["language"] == self.config.language:
yield id_, {
"id": data["id"],
"year": data["year"],
"text": data["text"],
"label": data["label"],
"language": data["language"],
"region": data["region"],
"canton": data["canton"],
"legal area": data["legal area"],
}
elif "multi_eurlex" in self.config.name:
if self.config.language == "all_languages":
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
for id_, row in enumerate(f):
data = json.loads(row)
yield id_, {
"celex_id": data["celex_id"],
"text": {lang: data["text"][lang] for lang in self.config.languages},
"labels": data["eurovoc_concepts"][self.config.label_level],
}
else:
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
for id_, row in enumerate(f):
data = json.loads(row)
if data["text"][self.config.language] is not None:
yield id_, {
"celex_id": data["celex_id"],
"text": data["text"][self.config.language],
"labels": data["eurovoc_concepts"][self.config.label_level],
}