:NLPCC2017-CAIL
时间: 2024-05-16 21:10:23 浏览: 15
NLPCC2017-CAIL是2017年第六届全国自然语言处理与中文计算机学会年会的会议评测任务之一。其全称是“2017年中文法律智能处理挑战赛”(Chinese AI and Law Challenge,简称CAIL),旨在提升中文法律智能处理水平,推动人工智能技术在法律领域的应用。NLPCC2017-CAIL任务的主要内容包括:(1)判决结果预测,即给出案情描述,预测该案件的判决结果;(2)法条推荐,即给出案情描述和相关法律条款,推荐适用的法律条款。该任务对于推动中文法律智能处理领域的研究具有重要意义。
相关问题
CAIL2019 要素抽取
CAIL2019要素抽取是指在2019中国“法研杯”司法人工智能挑战赛(CAIL2019)的要素抽取任务中,参赛者需要根据提供的数据集,从文档中抽取出特定的要素标签,其中包括婚姻家庭(divorce)、劳动争议(labor)和借款合同(loan)三种案由,每种案由包含20类要素标签。
在该比赛中,参赛者使用了不同的技巧和方法。其中一种常见的方法是使用领域预训练,这可以提高模型在特定领域的表现。另外,参赛者还可以使用BERT阅读理解框架等技术,这些技术能够帮助模型理解和提取文本中的信息。
总的来说,CAIL2019要素抽取任务是一个基于司法领域的挑战,要求参赛者从给定的文档中准确并有效地抽取出特定的要素标签。通过运用各种技术和方法,参赛者可以提高模型在该任务上的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于BERT阅读理解框架的司法要素抽取方法](https://blog.csdn.net/weixin_45585364/article/details/121668340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [cail2019_track2:中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享](https://download.csdn.net/download/weixin_42153615/18985117)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
CAIL2018数据集介绍
CAIL2018是中国法研杯的一个子任务,是一个面向法律领域的中文智能问答数据集。该数据集共包含两个子任务:案例检索和问答。其中案例检索子任务涵盖了民事、刑事、行政、知识产权等多个领域,共包含了21,014篇法律文书。问答子任务则包含了3,000个与案例检索相关的法律问题和对应的答案。
该数据集的特点是:1)面向法律领域,具有一定的专业性;2)问题和答案都是中文文本,难度较高;3)涉及多个领域,覆盖广泛;4)问题和答案之间有较强的相关性,需要进行上下文理解。
该数据集可以用于智能问答系统、文本匹配等任务的研究和评测。同时,该数据集也为法律领域的自然语言处理提供了一个基准测试集。
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