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%"]
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