MultiLegalPile: A 689GB Multilingual Legal Corpus

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Niklaus, Joel, Matoshi, Veton, Stürmer, Matthias, Chalkidis, Ilias, Ho, Daniel E.
Format:	Preprint
Publié:	2023
Sujets:	Computation and Language Artificial Intelligence Machine Learning 68T50 I.2
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2306.02069