CAILIE 1.0：人工智能法律挑战数据集-信息提取V1.0

提取法律信息需要从具体的法律文件中识别和分类法律要素。考虑到信息提取主要被视为自然语言理解的第一步，法律信息提取结果的质量肯定会对各种法律人工智能（AI）下游任务的性能产生巨大影响。然而，由于法律文书的特殊性，中国司法信息提取数据集非常稀缺。针对这种情况，我们为人工智能在法律上的挑战构建了一个数据集——信息提取V1.0（CAILIE 1.0）。CAILIE的以下两个特点值得强调：1）实体定义侧重于更细粒度的盗窃文档信息，为下游法律人工智能提供了更多的可解释性；2）根据中国司法实践的需要，在自然属性标签的基础上，定义了具有司法属性的实体标签。我们在此数据集上实现了一些经典模型。实验结果表明，法律信息提取仍然具有挑战性，需要进行更多的研究才能解决这一问题。