【源码】基于BERT模型的论辩理解系统

项目简介

本项目是针对中国法研杯司法人工智能挑战赛（CAIL2021）的论辩理解赛道所设计的解决方案。项目目标是自动化识别裁判文书中诉辩双方的争议观点对，并对其进行类型识别，包含争议观点对抽取和争议点类型识别两个子任务。

项目的主要特性和功能

争议观点对抽取

• 任务目标：自动抽取裁判文书中诉辩双方的争议观点对。
• 设定：涵盖案件类型不敏感的争议观点对抽取以及跨案件类型的争议观点对迁移学习。

争议点类型识别

• 任务目标：自动识别裁判文书中的争议焦点类型。
• 设定：依据裁判文书中的诉请、抗辩和裁判分析过程等段落，判断是否存在争议焦点并识别其类型。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 数据准备：准备训练、验证和测试数据，保证数据格式符合模型输入要求。 2. 模型训练：利用提供的代码和模型训练脚本开展模型训练。 3. 模型评估：使用验证集评估模型的性能。 4. 模型预测：运用测试集进行模型预测，获取预测结果。

注意事项

• 需安装相关的Python库和依赖，例如PyTorch、transformers等。
• 根据项目需求，可能要对数据进行预处理和格式转换。
• 运行代码时，要确保路径正确，并按需调整参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】