立法可被视为以自然语言表达的规范性规则的一体。立法适用于我们称之为法定推理的案件的事实,其中这些事实也以自然语言表达。计算法定推理不同于机器阅读中现有的大多数工作,因为决定案件所需的大部分信息都是一次(一项法律)宣布的,而机器阅读所需的信息往往通过分布语言统计来学习。为了调查自然语言理解方法在法定推理方面的表现,我们引入了一个数据集,以及一个法律领域的文本语料库。机器阅读模型的直接应用在我们的问题上表现出低开箱即用的性能,无论它们是否经过了法律领域的微调。我们将其与基于 Prolog 的手构造系统进行了对比,该系统旨在全面解决任务。这些实验支持了对未来法定推理面临的挑战的讨论,我们认为,这是一项有趣的现实世界任务,可以激励能够利用自然语言指定的规范规则的模型的发展。