清华大学驭风计划课程链接
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代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主
有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~
裁判文书中包含了丰富的案件信息，比如时间、地点、人物关系等等，通过机器智能化地阅读理解裁判文书，可以更快速、便捷地辅助法官、律师以及普通大众获取所需信息。 本次任务覆盖多种法律文书类型，包括民事、刑事、行政，问题类型为多步推理，即对于给定问题，只通过单句文本很难得出正确回答，模型需要结合多句话通过推理得出答案。
本任务数据集包括约5100个问答对，其中民事、刑事、行政各约1700个问答对，均为需要多步推理的问题类型。为了进行评测，按照9:1的划分，数据集分为了训练集和测试集。注意 该数据仅用于本课程的学习，请勿进行传播。
发放的文件为train.json和dev.json，为字典列表，字典包含字段为：
_id：案例的唯一标识符。
context：案例内容，抽取自裁判文书的事实描述部分。数据格式与HotpotQA数据格式一致，不过只包含一个篇章，篇章包括标题（第一句话）和切割后的句子列表。
question：针对案例提出的问题，每个案例只标注一个问题。
answer：问题的回答，包括片段、YES/NO、据答几种类型，对于拒答类，答案应该是"unknown"。
supporting_facts：回答问题的依据，是个列表，每个元素包括标题（第一