Dataset Card for tw-legal-qa-3M

tw-legal-qa-3M 是一個中華民國（台灣）法律案例式問答之繁體中文語料集，合計 5,393 筆，每筆以「情境描述 + 法律解答」之連續文本呈現，適合作為法律 LLM 之持續預訓練（CPT）素材，讓模型學會將日常生活案例對應至具體之法律條文與實務判斷。

Dataset Details

Dataset Description

一般民眾之法律問題多以具體情境呈現（「我家的遺產…」、「我朋友撞到人…」），而非以抽象條文提問。本資料集即以這類「生活化案例」為核心，每筆文本包含一段情境描述與其後之法律解答，解答中會明確指出應適用之法律（如《民法》、《刑法》、《勞動基準法》等）與實務處理方向。

每筆資料以單一 text 欄位提供連續文本（情境與解答已合併），另附字數與 token 計數欄位，方便長度過濾。

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

Dataset Sources

• Repository: lianghsun/tw-legal-qa-3M

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）；
• 訓練模型將生活案例對應至具體法律條文與實務處理方向；
• 作為法律 QA 任務之補強語料；
• 研究法律情境化語句之語言特徵。

Out-of-Scope Use

本資料集不適用於下列用途：

• 作為正式法律諮詢之依據，模型輸出不構成法律意見；
• 作為非中華民國法律體系之訓練資料；
• 作為商業模型之訓練資料（授權為 CC BY-NC-ND 4.0）；
• 對資料集內文本進行改作或衍生散布（ND 條款）。

Dataset Structure

{
  "text": "小美已經出嫁，但她的父親最近去世，家中遺留了一筆房地產。...\n根據《民法》規定，女兒無論是否出嫁，都有與兒子相同的繼承權。...",
  "token_count": 160,
  "word_count": 164,
  "url": "",
  "updated_at": "2024-11-08"
}

欄位	型別	說明
text	string	情境 + 法律解答之連續文本
token_count	int64	token 計數
word_count	int64	字元計數
url	string	原始來源 URL（可能為空）
updated_at	string	資料更新日期

統計項目	數值
總筆數	5,393
切分	無（使用者自行切分）

Dataset Creation

Curation Rationale

法律 LLM 若僅以法條原文訓練，容易僅能「背誦條文」，而無法回答真實生活中之問題。本資料集以生活情境為起點，將條文對應至具體案例，補足法條語料與真實使用者問題之間之落差。

Source Data

Data Collection and Processing

• 蒐集：彙整常見之法律生活問題與其解答；
• 處理：將情境描述與法律解答合併為單一 text 欄位之連續文本，並計算 word / token 數；
• 格式：以 JSONL 儲存。

Who are the source data producers?

由 curator 彙整並整理之法律案例問答。

Annotations

Annotation process

本資料集不包含額外人工標註欄位。

Who are the annotators?

不適用。

Personal and Sensitive Information

本資料集之情境為虛構或去識別化之案例，姓名以「小美」、「小華」等代稱呈現，不涉及真實個人資訊。

Bias, Risks, and Limitations

• 解答非最新版本：資料之解答基於特定時點之法律版本，使用時應留意條文是否已修正；
• 情境代表性有限：情境主要集中於民事、刑事常見案例，對於商事、行政訴訟等專業領域覆蓋較淺；
• ND 授權：資料集不可被改作或衍生散布；
• 問句單一：情境描述之語言風格偏統一，模型可能學到特定表達模式。

Recommendations

建議使用者：

• 與 tw-law-article-evolution、tw-processed-law-article 等條文語料搭配使用，讓模型同時學會條文與案例；
• 對於涉及實務應用之輸出，應以全國法規資料庫之最新版本進行交叉比對；
• 遵守 CC BY-NC-ND 4.0 之非商業、不改作限制。

Citation

@misc{tw-legal-qa-3M,
  title        = {tw-legal-qa-3M: ROC Legal Case QA Corpus},
  author       = {Liang Hsun Huang},
  year         = {2024},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/lianghsun/tw-legal-qa-3M}},
  note         = {5,393 Traditional Chinese legal case QA samples combining scenario and legal answer into a single continuous text.}
}

Dataset Card Authors

Liang Hsun Huang

Dataset Card Contact

Liang Hsun Huang