CAILIE 1.0:人工智能法律挑战数据集-信息提取V1.0

Yu Cao, Yuanyuan Sun, Ce Xu, Chunnan Li, Jinming Du, Hongfei Lin
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摘要

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。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
CAILIE 1.0: A dataset for Challenge of AI in Law - Information Extraction V1.0
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