待验证50% 置信事实精确时间

研究使用ContractNLI数据集，其中人工标注的证据段落被完全保留到评估阶段才使用，训练过程中对模型不可见

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/7

首次发现

来源

无需证据标注：仅凭判决结果训练模型恢复法律文本依据

涉及实体

ContractNLIconcept

相关事实

已验证归一化参数必须只从训练集计算，然后套用到验证集和测试集，以避免数据泄漏76% 相似待验证该方法产生的信号能标记出前沿模型分类器会漏掉的问题训练样本74% 相似待验证固定基准测试的测试集一旦公开就可能被纳入训练数据导致评测失效74% 相似待验证使用模型训练过程中未接触过的unseen样本可以有效避免评测污染（benchmark contamination），提高测试可信度73% 相似待验证模型调试的系统化方法之一是先在极小数据子集上验证模型能否过拟合，若无法过拟合则说明模型或训练代码存在bug73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/982994

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/982994

MCP

get_claim(id=982994)