transformers pytorch electra token-classification legal it autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
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language:
- it
tags:
- legal
widget:
- text: 'la seguente SENTENZA sul ricorso 24817-2015 proposto da: ANDREA FORMISANO,
    elettivamente domiciliato in ROMA VIA S. TOMMASO D''AQUINO 7, presso lo studio
    dell''avvocato CARLO BORELLO, che lo rappresenta e difende giusta delega in calce;
    - ricorrente - contro SOGET SPA, CAMERA DI COMMERCIO DI PESCARA; - intimati -
    avverso la sentenza n. 169/2012 della COMM.TRIB.REG.SEZ.DIST. di PESCARA, depositata
    il 13/03/2012; udita la relazione della causa svolta nella pubblica udienza del
    04/04/2018 dal Consigliere Dott. MILENA BALSAMO; udito il P.M. in persona del
    Sostituto Procuratore Generale Dott. GIOVANNI GIACALONE che ha concluso per l''inammissibilità
    in subordine rigetto del ricorso.'
  example_title: Judgment example
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# Italian Legal Named Entity Recognition (NER)
ELECTRA-based model trained to extract entities of interest from Italian civil judgments issued by the Corte Suprema di Cassazione.

## Dataset
The model has been fine-tuned on 9000 judgments from 2016 to 2021 (1500 per year), labeled with a combination of rule-based and manual approaches.
It can be used to extract the following named entities from the text.

| Tag | Italian name | English name |
|:----|:-------------|:-------------|
| RIC | ricorso | appeal |
| RCR | ricorrente | petitioner |
| CTR | controricorrente | respondent |
| AVV | avvocato | lawyer |
| CNS | consigliere | counselor |
| PMI | pubblico ministero | prosecutor |
| DOM | domicilio | domicile |
| CDA | corte d’appello | appeal court |
| SNT | sentenza | judgment|


