CnOpenData中国法律法规政策文本数据:527万条法规的变迁

CnOpenData中国企业税务行政处罚数据 CnOpenData整理了21世纪以来我国的税务行政处罚信息,包含企业名称、处罚日期、处罚事由、处罚单位等字段。 阅读详情

一、数据怎么组织

CnOpenData 中国法律法规政策文本数据,收录了自 1927 年至今中国法律法规及规范性文件,总量超过 527 万条,覆盖中央与地方立法。

核心字段(12 个):标题 · 制定机关 · 效力位阶 · 公布年份 · 发文字号 · 公布日期 · 施行日期 · 时效性 · 法规类别 · 专题分类 · 正文 id

数据特点:每条记录通过正文 id 关联到对应的 TXT 全文文本。既有多维度元数据便于筛选定位,又有完整条文支撑文本挖掘。

二、数据速览

527 万条法规,横跨近百年,是一套可量化的中国法治演进记录。几个关键特征:

• 历史跨度长:从 1927 年至今,涵盖新中国成立前后各个历史时期的立法。

• 效力位阶清晰:宪法、法律、行政法规、地方性法规、规章各有标注,可直接按位阶筛选。

• 时效性动态标注:现行有效、已被修改、废止或失效、尚未施行四种状态齐全,能识别有效规范和废止规律。

• 法规类别可筛选:如「金融」类「部门规章」,一键定位,省去人工翻检。

• 全文可挖掘:527 万条对应的 TXT 全文,是法律 NLP 研究的理想语料。

527 万条法规,本质上是一部可以按位阶、按机关、按时间随时切片检索的中国法治编年史。

三、传统法规数据的问题在哪

做立法量化或政策文本研究,法规数据是基础。但传统路径有三个障碍:

• 来源分散:中央法规、部门规章、地方立法散在不同平台,跨层级研究要一个个站去找。

• 时效难判断:一部法规是否现行有效、是否被修改废止,公开渠道往往标注不全,研究容易用错版本。

• 全文难批量获取:要做条文级文本分析,得先解决全量正文的抓取与结构化,工程量巨大。

这套数据用「元数据标准化 + 全文本关联」,把三个障碍一次解决。

四、拿这些数据能做什么

立法量化与政策注意力研究

按年份、按法规类别统计立法数量变化,测量政策注意力在不同议题上的转移。

法规「半衰期」与废止规律

结合公布日期与时效性字段,计算法规从出台到废止的时间长度,研究立法稳定性。

事件驱动与政策冲击

以法规公布时间为事件点,检验政策对相关行业指数、企业行为的冲击效应。

法律文本 NLP 与智能检索

527 万条全文语料可训练法规分类、摘要生成、相似度匹配模型,支撑法律 AI 应用。

五、从零散检索到系统量化

过去研究立法,往往卡在数据整合这一步。这套数据把近百年、527 万条法规整理成结构化库,研究门槛大幅降低。

• 一是覆盖全面:中央与地方立法一库打通。

• 二是元数据丰富:位阶、机关、类别齐全,筛选灵活。

• 三是时效动态标注:法规演变路径可追踪。

• 四是全文可挖掘:条文级文本分析有原料。

从一条条散落的法规,到一部可随时切片的法治编年史,让中国立法演进的真实脉络变得可见。

Cnopendata银行分支机构违规被处罚数据简介 文章目录一、数据简介二、时间区间三、样本数据四、样本数据五、相关文献六、数据更新频率 一、数据简介 随着金融风险防范化解攻坚战的深入推进,我国对银行等金融行业的监管日趋严格。自2018年3月,中国银行业监督管理委员会和中国保险监督管理委员会职责整合,组建中国银行保险监督管理委员会起,全国银行业开始接受中国银保监会的监督管理。对于银行业不合规不合法的行为,中国银保监会可依法依规作出行政处罚,并将处罚结果公布于中国银保监会官网,从中我们不仅能看到相关部门对银行业监管处罚的重点领域和处罚力度,还可以通过各地各银. 阅读详情

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