Dataset Card for tw-judgment-gist

tw-judgment-gist 是一個收錄中華民國司法院精選判決書之要旨集，合計 31 筆。每筆包含判決書編號字串（jid_str）與完整判決書正文（含裁判字號、日期、案由、當事人、判決理由等），適用於判決書要旨萃取模型之訓練、CPT 或作為 tw-judgment-gist-chat 之原始素材來源。

Dataset Details

Dataset Description

司法院於其公開網站會就具有法律見解重要性之判決書製作「判決要旨」，作為學界與實務界引用之參考。相較於一般判決書，精選判決往往具有以下特徵：

• 法律見解具突破性或釐清既有爭議；
• 論理結構完整、事實與理由對應清楚；
• 在後續實務中被頻繁援引。

本資料集收錄這些精選判決之完整文本，保留原始格式（含裁判字號、日期、案由、當事人欄位、論理段落等），適合作為法律 LLM 學習「精華判決」推理結構之 CPT 語料。對應之 chat 格式版本見 tw-judgment-gist-chat。

• Curated by: Liang Hsun Huang
• Language(s) (NLP): Traditional Chinese
• License: CC BY-NC 4.0
• Source Authority: 司法院

Dataset Sources

• Repository: lianghsun/tw-judgment-gist
• Chat 版本: lianghsun/tw-judgment-gist-chat
• Source Authority: 司法院

Uses

Direct Use

本資料集主要設計用於：

• 繁體中文法律 LLM 之持續預訓練（CPT），學習精選判決之論理結構；
• 判決書要旨萃取任務之訓練素材；
• 作為 tw-judgment-gist-chat 之原始文本來源；
• 研究判決書精華段落之語言特徵。

Out-of-Scope Use

本資料集不適用於下列用途：

• 作為法律諮詢之依據，任何模型輸出不構成法律意見；
• 作為律師考試準備之完整教材（資料量小，僅 31 筆）；
• 作為當事人身份識別或敏感資訊還原之素材；
• 非中華民國法律體系之訓練資料。

Dataset Structure

{
  "jid_str": "112 年度台上字第 5096 號",
  "text": "裁判字號：最高法院 112 年度台上字第 5096 號刑事判決\n裁判日期：民國 113 年 06 月 26 日\n裁判案由：違反藥事法\n..."
}

欄位	型別	說明
jid_str	string	判決書字號（年度、字別、號數）
text	string	判決書完整文本

統計項目	數值
總筆數	31
切分	無（使用者自行切分）

Dataset Creation

Curation Rationale

法律 LLM 若僅以一般判決書為訓練語料，容易被大量例行性、格式重複之判決主導訊號，難以學會真正具價值之法律見解。精選判決書則集中於法律爭議之核心，是高品質之法律論理樣本。本資料集之目標即為提供一個小型但精華之判決書集，作為 CPT 之補強語料。

Source Data

Data Collection and Processing

• 來源：司法院公開之精選判決書；
• 處理：保留原始文本結構（字號、日期、案由、當事人、論理段落），以 JSONL 儲存；
• 格式：每筆僅兩個欄位（jid_str 與 text）。

Who are the source data producers?

原始判決書由中華民國各級法院之承審法官撰寫，經司法院依其標準選入精選判決。

Annotations

Annotation process

本資料集不包含額外人工標註。

Who are the annotators?

不適用。

Personal and Sensitive Information

判決書為司法院依法公開之文書，當事人姓名之揭露或遮蔽依司法院規則辦理，本資料集未額外匿名化。使用者不得以本資料集進行當事人識別。

Bias, Risks, and Limitations

• 資料量極小：僅 31 筆，不足以單獨支撐訓練；
• 領域分布不均：精選判決之領域由司法院選定，可能偏向特定法律領域；
• 時效性：法律見解會隨法規修訂而變動，歷史精選判決之部分結論可能已過時；
• 格式雜訊：原始文本含各判決書之編排格式，直接輸入模型時需額外切分或清理。

Recommendations

建議使用者：

• 將本資料集作為 CPT 之補強語料，與 tw-processed-judgments-14B 等大規模判決書語料共同訓練；
• 若要做判決書要旨萃取任務，建議使用 tw-judgment-gist-chat 之 QA 格式版本；
• 關注判決書之時效性，必要時與最新法規交叉比對。

Citation

@misc{tw-judgment-gist,
  title        = {tw-judgment-gist: Curated ROC Judicial Judgments for Legal LLM Training},
  author       = {Liang Hsun Huang},
  year         = {2024},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/lianghsun/tw-judgment-gist}},
  note         = {31 curated ROC judgments selected by the Judicial Yuan as representative legal opinions.}
}

Dataset Card Authors

Liang Hsun Huang

Dataset Card Contact

Liang Hsun Huang