CourtPressGER：德国法院决策到新闻稿的摘要数据集
计算与语言
2025-12-11 v1 人工智能
摘要
德国最高法院的官方法院新闻稿为公众以及专业听众阐述并解释司法裁决。以往的 NLP 工作侧重技术注释，忽略了面向市民的沟通需求。我们引入 CourtPressGER，一个包含 6400 条数据集的基准数据集，包含裁决、人工撰写的新闻稿以及用于让大语言模型 (LLM) 生成可比新闻稿的合成提示词。该基准数据集用于训练和评估 LLM 在从长篇司法文本生成准确、易读摘要方面的能力。我们使用参考-based 指标、事实一致性检查、LLM 作为评判员以及专家排序等方式对小型和大型 LLM 进行基准测试。大型 LLM 能产生高质量的草稿，层次化性能损失最小；小型模型需要进行层次化设置才能处理长篇判决。初始基准显示不同模型的性能表现差异大，人工撰写的新闻稿在排序上居 highest 位置。
引用
@article{arxiv.2512.09434,
title = {CourtPressGER: A German Court Decision to Press Release Summarization Dataset},
author = {Sebastian Nagl and Mohamed Elganayni and Melanie Pospisil and Matthias Grabmair},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09434},
year = {2025}
}
备注
Preprint - This contribution was accepted at JURIX AI4A2J Workshop 2025