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CAIL2019中国法研杯要素抽取任务第三名方案分享.zip

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简介：
本资料包包含在CAIL2019中国法研杯赛事中获得要素抽取任务第三名的技术方案与模型细节，适合法律AI研究者参考学习。 方案是为了应对特定问题或达成目标而制定的一系列计划和步骤。它提供了一种系统性的方法来有效地处理挑战、优化流程并实现既定的目标。 以下是方案的主要作用： 1. **问题解决**：方案的核心在于解决问题，通过系统的规划与执行，分析问题的根本原因，并提出可行的解决方案以确保有效实施。 2. **目标达成**：无论是企业战略制定还是个人发展计划，方案都为明确且具体地实现这些目标提供了路径和方法。它帮助确立清晰的目标并提供达标的策略。 3. **资源优化**：在设计阶段充分考虑可用资源，最大化其使用效率，在有限的条件下取得最佳效果，提高工作效率减少浪费。 4. **风险管理**：评估潜在风险，并制定相应的管理措施来降低负面影响，增强方案实施的可能性和持续性。 5. **决策支持**：通过提供必要的信息与数据帮助做出更明智的决定。这种方法减少了不确定性提高了决策的质量。 6. **团队协作**：复杂任务往往需要多人合作完成。方案为所有参与者提供了明确的任务分配框架促进沟通协调确保整个团队向着同一个方向努力前进。 7. **监控与评估**：包含持续监测和评价机制以保证执行效果良好，根据实际情况及时调整策略应对新出现的挑战或变化。 综上所述，制定方案的作用在于提供一种有序、有计划的方法来解决问题实现目标并在实施过程中最大限度地利用资源并进行有效的风险管理。

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  • CAIL2019中国法研杯要素抽取任务第三名方案分享.zip
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    本资料包包含在CAIL2019中国法研杯赛事中获得要素抽取任务第三名的技术方案与模型细节，适合法律AI研究者参考学习。 方案是为了应对特定问题或达成目标而制定的一系列计划和步骤。它提供了一种系统性的方法来有效地处理挑战、优化流程并实现既定的目标。 以下是方案的主要作用： 1. **问题解决**：方案的核心在于解决问题，通过系统的规划与执行，分析问题的根本原因，并提出可行的解决方案以确保有效实施。 2. **目标达成**：无论是企业战略制定还是个人发展计划，方案都为明确且具体地实现这些目标提供了路径和方法。它帮助确立清晰的目标并提供达标的策略。 3. **资源优化**：在设计阶段充分考虑可用资源，最大化其使用效率，在有限的条件下取得最佳效果，提高工作效率减少浪费。 4. **风险管理**：评估潜在风险，并制定相应的管理措施来降低负面影响，增强方案实施的可能性和持续性。 5. **决策支持**：通过提供必要的信息与数据帮助做出更明智的决定。这种方法减少了不确定性提高了决策的质量。 6. **团队协作**：复杂任务往往需要多人合作完成。方案为所有参与者提供了明确的任务分配框架促进沟通协调确保整个团队向着同一个方向努力前进。 7. **监控与评估**：包含持续监测和评价机制以保证执行效果良好，根据实际情况及时调整策略应对新出现的挑战或变化。 综上所述，制定方案的作用在于提供一种有序、有计划的方法来解决问题实现目标并在实施过程中最大限度地利用资源并进行有效的风险管理。
     
  • cail2019_track2：中国法研杯CAIL2019要素抽取任务的第三名成果分享
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    本简介分享了在“中国法研杯CAIL2019”竞赛中获得要素抽取任务第三名的研究成果，详细阐述了技术方案和模型设计。 CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享 欢迎大家参考我在这次比赛中的方法。 尽管与前两名选手的成绩有较大差距，但我还是想分享一下自己所使用的策略和技术细节。我的主要技术手段包括领域预训练、focal loss、阈值移动、规则匹配以及模型优化和调参等步骤，并未采用模型融合的方法来提高性能。 效果对比 由于这是我第一次参赛，在比赛过程中并未详细记录所有的数据，因此现在提供的成绩比较是基于我从历史上传记录中回忆整理的结果。请注意这些分数可能与实际得分有所出入，但大致范围应该准确无误。 Model详情 线上评分： - BERT：使用bert_base进行多标签分类，得分为69.553。 - BERT+RCNN+ATT：在BERT基础上加入RCNN层，并将最大池化替换为Attention机制，得分提升至70.143。 - 在上述模型的基础上增加阈值移动后，成绩进一步提高到70.809。 - 最终，在上一步骤的配置中添加focal loss作为损失函数优化手段之后，最终得分为71.1。
     
  • 2020法研杯要素抽取数据集.zip
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    该文件包含2020年“法研杯”赛事中关于法律文书要素抽取的数据集，适用于训练和测试相关自然语言处理模型。 2020法研杯要素抽取数据集.zip
     
  • 基于Paddle的CAIL2019法研杯要素识别多标签分类.zip
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    该压缩包包含基于百度Paddle框架开发的CAIL2019法研杯比赛中的法律文书要素识别与多标签分类解决方案，内含模型代码及训练方法。 CAIL2019法研杯要素识别是一项在法律领域中的自然语言处理任务，其目的是利用文本分析技术从法律文书或案例中提取关键信息，如案件事实、争议焦点等。该项目基于PaddlePaddle（百度深度学习框架）实现多标签分类模型，并适合对深度学习感兴趣的IT从业者和学生进行研究与实践。 PaddlePaddle全称“Parallel Distributed Deep Learning”(并行分布式深度学习)，是一款强大的开源深度学习平台，支持多种类型的神经网络模型以及大规模的分布式训练。其特点包括易用性、灵活性及高性能等优点，可以方便地进行模型定义、训练和部署工作。 多标签分类问题中每个样本可能与多个类别相关联，这不同于传统的二分类或单标签分类任务，在CAIL2019法研杯背景下，则意味着一个法律文档可能会涉及多个法律条款或案件元素。为此通常会采用如BCE（Binary Cross Entropy）损失函数的变体来处理此类问题。 项目源码中可能包含的主要代码文件夹project_okey内包括以下部分： 1. 数据预处理：数据集需要进行清洗、分词、去除停用词等操作，并转化为模型可接受的输入格式，如词嵌入矩阵。 2. 模型构建：利用PaddlePaddle定义多层神经网络结构，可能采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者Transformer等方法来捕捉文本特征。 3. 训练流程：设定优化器、学习率策略，并进行模型的训练和验证过程。 4. 模型评估：通过Micro F1、Macro F1等指标对多标签分类任务上的性能进行评价。 5. 模型保存与预测：将经过充分训练后的模型存储起来，以备后续应用及推理使用。 该学习项目可以让参与者了解深度学习在处理复杂文本分类问题中的应用场景，并掌握PaddlePaddle框架的实用技巧。同时由于该项目已经过助教老师测试确认其可靠性，因此可以作为进一步研究和学习的基础。通过此项目的实践不仅可以提升对PaddlePaddle的理解程度，还能加深多标签分类以及法律文本挖掘领域的知识积累，在实际工作中有助于自动化处理大量法律文档并提高工作效率。
     
  • NLPCC2013评测任务_中文微博观点要素抽取
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    简介：NLPCC2013评测任务聚焦于从中文微博文本中自动识别和提取观点表达、情感倾向及关键实体等核心信息，旨在促进自然语言处理领域对社会化媒体内容深度理解的研究进展。 该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。训练数据由两个微博主题组成，每个主题各包含一百条记录，并附有标注及详细的数据说明。情感分析资源的相关信息可以在相关博客文章中找到。
     
  • 摩拜杯算法挑战赛第三名解决方案.zip
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    该文档包含了在“摩拜杯算法挑战赛”中获得第三名的作品源代码和分析报告，详细记录了解决方案的设计思路与实现细节。 方案是为解决特定问题或达成特定目标而制定的一系列计划或步骤。它的作用在于提供一种系统性的方法，以有效地应对挑战、优化流程并实现目标。 1. **问题解决**：方案的核心目的是解决问题。通过系统的规划与执行，分析问题的根本原因，并提出可行的解决方案，确保问题得到合理解决。 2. **目标达成**：方案通常与明确的目标相关联，提供一种实现这些目标的方法。无论是企业战略、项目管理还是个人发展，制定方案都有助于明确目标并提供具体的实施路径。 3. **资源优化**：在设计阶段考虑可用的资源，以最大化其效用。通过合理的资源配置，在有限条件下达到最佳效果，提升效率同时减少浪费。 4. **风险管理**：方案通常会对潜在风险进行评估，并制定相应的应对策略。这有助于降低问题的影响程度，提高实施的成功率和可持续性。 5. **决策支持**：提供给决策者所需的信息与数据，以做出明智的选择。这种基于数据分析的方法能够减少不确定性并提升决策准确性。 6. **团队协作**：复杂的问题往往需要多人合作解决。方案为所有参与者提供了共同的工作框架，帮助成员理解各自的职责和任务分工，促进协同工作，并确保整个团队朝着既定目标努力。 7. **监控与评估**：通常包含实施效果的监测机制及评价体系，以保证执行的有效性。定期进行检查可以及时调整策略来应对环境变化或新出现的问题。 综上所述，方案的作用在于提供一种有序、有计划的方法，用于解决问题、实现目标，并在实际操作中最大化资源利用和风险管理的效果。
     
  • 摩拜杯算法挑战赛第三名解决方案
    优质
    在摩拜杯算法挑战赛中获得第三名的成绩，本解决方案通过创新的数据分析和算法优化策略，有效解决了共享单车调度难题。 摩拜杯算法挑战赛第三名解决方案
     
  • PPT抽奖程序-名单抽取方案
    优质
    这款PPT抽奖程序提供高效便捷的名单抽取解决方案，适用于各类活动场合，确保抽奖过程公开透明、公平公正。 为了调整PPT的“工具--》宏--》安全性”设置为低级，请按照如下步骤操作：在代码中，输入名单到TextBox1，并确保使用单个空格分隔数据，避免首尾留有额外空白字符。以下是相关VBA代码示例： ```vba Private Declare Sub Sleep Lib kernel32 (ByVal dwMilliseconds As Long) Dim arrRM, F 用于点击按钮的事件处理函数 Private Sub CommandButton1_Click() If Me.CommandButton1.Caption = 停 Then Me.CommandButton1.Caption = 开始 Call CQ_do(stop) Else Me.CommandButton1.Caption = 停 Call CQ_do(start) End If End Sub 主要执行逻辑的函数，根据参数决定操作 Private Sub CQ_do(doTag) Dim I As Integer 开始处理任务时初始化相关变量和数组 If doTag = start Then arrRM = Split(Me.TextBox1, , -1, 1) 使用空格分隔输入的字符串，也可以根据需要替换为其他字符如英文分号等。 TextBox3 = TextBox3.Visible = True TextBox4.Visible = True Me.TextBox4 = UBound(arrRM) & & arrRM(0) & & arrRM(UBound(arrRM)) F = 0 End If 循环处理逻辑，直到满足特定条件终止循环。 Do While True Sleep 30 I = Int(((UBound(arrRM) + 1) * Rnd) + 0) TextBox3 = TextBox3 & - & I TextBox2.Text = arrRM(I) If F = 1 Then Exit Do Loop End Sub ``` 上述代码中，`CommandButton1_Click()`函数用于控制开始和停止操作。而核心的处理逻辑在`CQ_do(doTag)`函数内实现：当点击“开始”按钮时，它会从TextBox1获取数据，并使用空格作为分隔符来分割输入的数据；然后进入一个无限循环，在这个循环中每30毫秒随机选择数组中的元素并显示。如果需要停止操作，则可以调用该函数传入stop参数以结束当前的处理过程。 注意：在实际应用时，要确保TextBox1内没有前后多余的空格，并且各数据之间仅使用单个空格分隔。此外，根据具体需求可调整代码中的其他细节部分。
     
  • cail2019：法研杯2019相似案例匹配亚军方案（含数据集与文档）-源码
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    这段简介描述了一个在2019年“法研杯”比赛中获得亚军的作品，专注于相似案例的匹配技术。其中包括了相关数据集和详细的文档资料，旨在为法律研究及案例分析提供技术支持。此项目开放其源代码供学术界与实务界参考使用。 法研杯(CAIL 2019)相似案例匹配任务比赛介绍涉及的比赛详情参见相关资料。简要来说，这是一个法律文书相似度计算问题，所有文档均来自裁判文书网的真实借贷纠纷案件。 在该比赛中： - **问题形式**：给定三个文件（A、B和C），预测A与B或C哪一个更为相似。 - **评价指标**：准确率 我们的项目方案主要采用了数据增强技术，并设计了一个孪生BERT模型，未进行模型集成。最终我们取得了第二名的成绩。 在模型结构方面： 1. 模型采用的是一个孪生网络的架构， 2. 使用了两个共享权重的BERT模型分别处理AB和AC文件对。 3. 对于每个输入文档对，提取其[CLS]向量，并进行相减运算后拼接至线性层输出分类结果。损失函数则使用交叉熵计算二分类误差。 通过上述设计思路，我们认为经过监督任务训练后的BERT模型能够学习到不同维度上的句子相似度特征，从而实现有效的文书匹配。
     
  • 基于BERT框架的司法要素抽取阅读理解方法.docx
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    本文提出了一种基于BERT框架的司法要素自动抽取与阅读理解方法，旨在提升法律文本处理效率和准确性。 基于BERT阅读理解框架的司法要素抽取方法主要探讨了如何利用预训练语言模型来提升法律文本中的关键信息提取效率与准确性。该研究通过结合自然语言处理技术与法律专业知识，为自动化案件分析提供了新的视角和技术手段。通过对大量法律法规和案例文档的学习，模型能够识别并抽取诸如当事人、时间地点、案由等核心要素，从而支持更高效的司法实践应用和发展。