ImmigrationReason：美国移民上诉法律推理研究的结构化数据集

大多数法律 NLP 资源都取自联邦判例法，并侧重于粗略分类，而绝大多数政府决策发生的行政裁决基本上没有得到解决。我们介绍了 ImmigrationReason，这是一个大规模结构化数据集，源自美国公民及移民服务局 (USCIS) 行政上诉办公室 (AAO) 在 2005 年至 2026 年期间做出的 12,375 项史无前例的决定。每条记录都包含适用的法律框架、五类标签下的按标准证据充分性调查结果、逐字裁决者批评引述、所有引用和最终结果处置，以及高质量的克劳德转录的源文本。提取质量通过结合两种独立模式的三通道管道进行验证，并由 Opus 4.7 进行比较提示判断，并由领域专家对 500 条记录样本进行验证。该数据集逐字记录了 AAO 识别的法律错误的近 9,000 个实例，跨越了自然的法律制度过渡（2016 年 Dhanasar 规则变更），并涵盖了 21 年的裁决。我们详细分析数据集并概述它所支持的研究方向，从结果预测和裁决者错误分析到高风险监管领域的代理设计。