cail2019

法律AI挑战赛基础BERT到多任务学习的模型进化

本文记录了CAIL2019法律智能挑战赛的参赛历程。从基础BERT模型出发，逐步优化YES/NO问题和未知答案处理策略，最终发展为多任务学习的端到端模型。文章分析了数据集特点、模型迭代过程和技术难点，展示了AI竞赛中如何通过持续改进提升模型效果。

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介绍相关项目

legal-bert-base-uncased - 法律领域专用预训练语言模型

GithubHuggingfaceLEGAL-BERT司法文本开源项目模型法律自然语言处理语言模型预训练模型

LEGAL-BERT是一系列针对法律领域优化的BERT模型，基于12GB多样化英语法律文本预训练而成。它涵盖立法、法院案例和合同等内容，在法律特定任务中表现优于通用BERT。此外，项目提供了一个仅为BERT-BASE大小33%的轻量级模型，在保持竞争力的同时提高了效率。LEGAL-BERT旨在促进法律NLP研究、计算法律和法律技术应用的发展。

legal-bert-small-uncased - 专为法律领域设计的轻量级BERT模型

GithubHuggingfaceLEGAL-BERT开源项目模型法律文本法律领域自然语言处理预训练模型

legal-bert-small-uncased是一个轻量级法律领域BERT模型。它在12GB多样化法律文本上预训练,包括法规、判例和合同。与普通BERT相比,该模型在法律任务上表现更优,且体积更小、运行更快,为法律NLP研究和应用提供了高效工具。

bert-large-finetuned-squad2 - BERT大规模问答模型的SQuAD2.0优化实现

BERTGithubHuggingfaceSQuAD2.0开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统

bert-large-finetuned-squad2基于BERT大规模模型架构，通过SQuAD2.0数据集微调优化，实现了79.7%的F1评分。该模型支持transformers库快速部署，可识别问题是否有答案并提供准确回答。模型采用384序列长度和优化学习参数，在问答任务中展现稳定性能。

bert-base-uncased-squad-v1 - BERT模型在SQuAD数据集上的微调应用

BERTGithubHuggingfaceSQuAD亚马逊雨林开源项目模型模型微调问答

此项目通过在SQuAD v1数据集上微调BERT-base模型，提升其在问答任务中的表现。模型无大小写区分，经过优化训练取得了在Exact Match和F1上的优异成绩。训练环境为Intel i7-6800K CPU及双GeForce GTX 1070显卡。此模型适用于自然语言处理的问答应用，具备良好的上下文理解能力。

bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词遮蔽BERT模型在SQuAD数据集上精细调优的大型问答系统

BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统预训练模型

该项目是一个基于BERT的大型问答模型，采用全词遮蔽技术预训练，并在SQuAD数据集上精细调优。模型架构包含24层Transformer，1024维隐藏层和16个注意力头，总参数量3.36亿。在BookCorpus和英文维基百科上预训练后，可应用于多种问答任务。模型在SQuAD评估中展现出优秀性能，F1分数达93.15，精确匹配分数为86.91。

bert-base-uncased-squad2 - 使用BERT模型提升问答任务的准确性

GithubHaystackHuggingfacebert-base-uncased开源项目模型模型转换深度学习问题回答

该项目使用bert-base-uncased模型在SQuAD 2.0数据集上执行问答任务，与Haystack框架结合以实现文档层面的强大问答功能。性能方面，该模型在精确匹配和F1指标上达到了75.65和78.61，显示了其在提取式问答中的有效性。项目还包括详细的超参数设置和使用指南，便于快速部署。

InLegalBERT - 印度法律领域预训练语言模型

GithubHuggingfaceInLegalBERT印度法律开源项目模型法律文本预训练法律领域自然语言处理

InLegalBERT是一个针对印度法律领域的预训练语言模型，基于540万份印度法院文件训练而成。该模型涵盖1950年至2019年间的多个法律领域，在法律条文识别、语义分割和法院判决预测等任务中表现优异。作为印度法律自然语言处理研究的基础工具，InLegalBERT为该领域的发展提供了有力支持。

bert-large-cased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词掩码BERT大型模型在SQuAD数据集上优化的问答系统

BERTGithubHuggingface开源项目微调模型自然语言处理问答系统预训练模型

BERT-large-cased-whole-word-masking-finetuned-squad是一个基于全词掩码技术的大型语言模型。该模型包含24层、1024维隐藏层和16个注意力头，共3.36亿参数。在BookCorpus和Wikipedia数据集预训练后，模型在SQuAD数据集上进行了微调，专门用于问答任务。采用双向Transformer架构，通过掩码语言建模和下一句预测任务训练，能有效理解文本语义并回答上下文相关问题。

roberta-base-on-cuad - 智能合同审查模型基于CUAD数据集提升法律文档分析效率

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目机器学习模型法律合同审查自然语言处理问答系统

roberta-base-on-cuad是一个基于RoBERTa架构的法律文档问答模型，在CUAD数据集上训练。该模型支持数字化和扫描版合同的智能分析，可帮助法律从业者和非专业人士更高效地理解和审查合同。模型在RoBERTa-base基础上将AUPR评分提升至46.6%。项目采用MIT许可证，提供模型调用接口，便于集成到合同审查应用中。

LawBench - 通过司法认知多维度评估大模型法律能力

GithubLawBench大语言模型开源项目数据集法律知识评估认知水平

LawBench通过模拟司法认知的三个维度，设计了20个任务，全面评估大语言模型的法律能力。这些任务包括法律知识记忆、理解和应用，涵盖了法律实体识别、阅读理解、犯罪金额计算和咨询等实际应用场景。LawBench还设立了“弃权率”作为独立评估指标，以衡量模型在法律问询下的回应情况。通过注重实际应用，LawBench为用户提供了可靠的大语言模型法律能力评估工具。

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