Cail2019：法研杯2019相似案例匹配解决方案（包含数据集及相关文档）-源代码。

简介：
法研杯 (CAIL 2019) 相似案例匹配任务的比赛介绍，详细信息请参考相关链接。总而言之，该比赛旨在解决法律文书相似度计算这一问题，所有参赛文书均来源于裁判文书网的真实借贷纠纷案件。具体而言，参赛者需根据提供的三个文书（A、B、C），预测其中哪一个与另一个文书最为相似。评估指标为准确率。 在项目方案中，我们最终提交的方案主要依赖于数据增强技术，并设计了一个基于孪生 BERT 模型的解决方案，并未采用模型集成策略。最终，该方案获得了比赛的第二名。 模型结构的设计如下：首先，模型采用了孪生网络架构，包含两个共享权重的 BERT 模型。这两个模型分别接收 AB 和 AC 文书作为输入，提取对应的 [CLS] 嵌入向量后进行相减运算，并将结果拼接后通过一个线性层进行分类。最后，利用交叉熵损失函数计算二分类损失值。可以理解为，通过精心设计的监督学习任务，BERT 模型能够学习到两个输入句子在不同维度上的相似度特征差异，从而实现 Cab 和 Cac 的有效区分。