简介这份资源是2018年中国法研杯法律智能挑战赛CAIL2018的完整参赛源码与学习说明面向计算机、数学、电子信息等专业的大学生及竞赛爱好者适合作为法律文本分类赛题的参考方案与实战学习材料。压缩包共30个文件包含18个Python脚本、10张训练过程与结果截图、1份README说明及1个gitignore文件整体约2.36MB体量轻便便于快速浏览与复现。代码覆盖数据预处理、分词、标签构建、数据增强以及TextCNN、双向GRU、ResNet等多种模型实现并配有预测脚本与评估模块可帮助读者理解法律罪名预测任务的完整流程。目前已有112人学习下载适合希望借鉴赛题思路、对照模型结构与训练曲线进行调试与二次开发的读者参考。1. 法律AI竞赛的入场券CAIL2018 到底在比什么如果你手头正躺着一个CAIL2018.zip里面塞着参赛源码和一份学习说明却不知道从哪下手这篇就是写给你的。CAIL2018 是中国法研杯法律智能挑战赛 2018 年的赛题工程核心任务围绕法条推荐、罪名预测、刑期预测三类司法预测展开输入是一段案件事实描述输出是模型判断的罪名、对应法条和量刑区间。它跟普通 NLP 分类任务最大的区别在于标签空间大、类别极不均衡、法条之间存在层级引用关系单靠一个 softmax 很难吃透。这份源码学习说明的价值不在于它拿了多高的名次而在于它把「中文法律文本 → 多任务标签」的完整链路摊开给你看数据怎么读、标签怎么编、模型怎么搭、指标怎么算。适合已经会 PyTorch 或 TensorFlow、想找一个真实多标签场景练手的同学也适合做法律科技产品、需要快速验证 baseline 的工程师。下面我按「先跑通、再调优、最后避坑」的顺序拆。2. 把 CAIL2018 源码跑起来环境、数据与最小复现2.1 先看清目录结构再动手拿到压缩包先别急着pip install解压后花两分钟把目录扫一遍能省掉后面一半的报错。CAIL2018 这类竞赛工程通常长这样data/放原始 JSON 和预处理后的中间文件models/放网络定义utils/放数据加载和指标根目录一个train.py或run.py当入口外加config.py或args.py管超参。学习说明一般会写清哪个脚本对应哪个任务但很多版本说明和代码不同步以代码为准。# 解压后先看结构不要直接跑 unzip CAIL2018.zip -d cail2018 cd cail2018 find . -maxdepth 2 -type d | sort # 重点确认三件事数据在哪、入口脚本是哪个、依赖文件叫什么 ls data/ 2/dev/null ls *.py requirements*.txt 2/dev/null这段命令做的是「侦察」find列出两层目录帮你判断数据是否已经随包附带还是需要自己去官网下。ls data/确认原始数据格式常见是train.json、valid.json、test.json每行一个 JSON 对象字段一般是fact事实描述和meta标签。如果data/是空的说明源码只给了处理逻辑原始数据得另行获取这一步不确认清楚后面FileNotFoundError会让你怀疑人生。2.2 依赖安装与版本对齐法律竞赛代码普遍有个坑写于 2018 年前后依赖的是老版本 PyTorch 和 transformers。直接装最新版大概率在torch.load或tokenizer上翻车。我的习惯是先看requirements.txt没有就按代码里的 import 反推。# 建独立环境别污染主环境 conda create -n cail2018 python3.7 -y conda activate cail2018 # 有 requirements 就照着装注意 torch 版本 pip install -r requirements.txt # 没有的话按经验给一组能跑通的组合 pip install torch1.8.0 transformers4.6.0 numpy scikit-learn tqdm参数说明Python 3.7 是那个年代代码的舒适区3.9 以上容易碰到collections.Iterable这类废弃 API。torch1.8.0兼顾了旧代码的Variable写法和较新的 autograd。transformers4.6.0是能兼容老式BertTokenizer调用的版本。装完先python -c import torch; print(torch.__version__)验证别等训练到一半才发现 CUDA 对不上。2.3 数据预处理标签编码是第一个分水岭CAIL2018 的标签不是单一类别罪名有几百个、法条上千条还带层级。源码里通常有个preprocess.py或data_utils.py负责把标签映射成 id。这一步决定了你后面是单标签分类还是多标签。import json from collections import Counter # 读取原始数据统计标签分布 def load_and_stat(path): charges Counter() with open(path, r, encodingutf-8) as f: for line in f: obj json.loads(line) # meta 里通常有 accuse罪名和 law法条 for c in obj[meta].get(accusation, []): charges[c] 1 return charges charges load_and_stat(data/train.json) print(罪名总数:, len(charges)) print(Top10:, charges.most_common(10)) # 关键看长尾有多长决定要不要设 min_freq 过滤 rare [c for c, n in charges.items() if n 5] print(出现少于5次的罪名数:, len(rare))逻辑说明这段代码不训练任何模型只做一件事——摸清标签分布。法律数据的长尾极其严重头部几个罪名占了大半样本尾部几百个罪名每个只有几条。参数上min_freq是你要拍板的设 5 意味着丢掉所有低频罪名模型指标好看但实际不可用不设则类别数爆炸需要靠focal loss或重采样来救。我一般先统计再决定而不是照抄源码里的固定值。这一步的输出直接决定后面模型输出层的维度改错了整个训练白跑。3. 模型选型与训练从 baseline 到能打的方案3.1 为什么法律文本不适合直接套通用分类头通用文本分类通常是「BERT 线性层 softmax」但 CAIL2018 有三个特殊性。第一多标签一个案件可能同时涉及多个罪名和法条softmax 强制互斥就错了得用 sigmoid BCE。第二标签层级法条之间有引用关系罪名有上下位平铺的 one-hot 丢掉了这层结构。第三事实描述长判决书动辄上千字BERT 的 512 截断会砍掉关键信息。源码里常见的做法是「BERT 编码 多任务头」一个头预测罪名、一个头预测法条、一个头回归刑期共享底层表示。import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel class LegalMultiTask(nn.Module): def __init__(self, bert_path, n_charge, n_law): super().__init__() self.bert BertModel.from_pretrained(bert_path) hidden self.bert.config.hidden_size self.dropout nn.Dropout(0.3) # 罪名和法条都是多标签用独立线性头 self.charge_head nn.Linear(hidden, n_charge) self.law_head nn.Linear(hidden, n_law) # 刑期做回归输出一个标量 self.term_head nn.Linear(hidden, 1) def forward(self, input_ids, attention_mask): out self.bert(input_ids, attention_maskattention_mask) # 取 [CLS] 作为句表示 pooled self.dropout(out.pooler_output) return { charge: self.charge_head(pooled), # 过 sigmoid 算 BCE law: self.law_head(pooled), term: self.term_head(pooled).squeeze(-1) }逻辑说明pooler_output是 BERT 对[CLS]做线性变换后的句向量适合做句子级任务。三个头共享同一个句向量梯度会互相影响这是多任务的精髓也是难点。参数上dropout0.3是法律数据上的经验值数据量不大时防过拟合n_charge和n_law必须和预处理阶段的标签数严格一致差一个就维度报错。刑期头输出标量训练时用 MSE 或 Smooth L1注意刑期要先做归一化否则量纲差异会让 loss 被刑期主导。3.2 训练循环里必须盯住的三个量训练脚本跑起来不代表在学。法律多任务最容易出现「一个任务学得好、另外两个摆烂」因为 loss 量级不同。BCE 的 loss 通常在 0.x 到几之间MSE 如果刑期没归一化能到几百梯度直接压垮分类头。# 训练循环核心片段 bce nn.BCEWithLogitsLoss() mse nn.MSELoss() for batch in loader: input_ids batch[input_ids].to(device) mask batch[attention_mask].to(device) out model(input_ids, mask) loss_charge bce(out[charge], batch[charge].float()) loss_law bce(out[law], batch[law].float()) loss_term mse(out[term], batch[term_norm].float()) # 手动加权让三个任务量级接近 loss 1.0 * loss_charge 1.0 * loss_law 0.5 * loss_term loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad()参数说明三个权重1.0 / 1.0 / 0.5不是拍脑袋是我在验证集上试出来的——刑期权重太高会让分类指标掉太低则刑期预测形同虚设。BCEWithLogitsLoss内部带 sigmoid所以模型输出不要自己再过一遍 sigmoid否则梯度会错。每个 epoch 后分别打印三个任务的验证指标别只看总 loss总 loss 下降可能只是刑期在拟合分类早就崩了。3.3 评估指标别被准确率骗了法律数据类别极不均衡用 accuracy 评估等于自欺欺人——全预测成最高频罪名也能有不错的准确率。源码里一般用 macro-F1 和 micro-F1罪名预测看 macro-F1照顾尾部类别法条推荐看 micro-F1整体命中。刑期预测用 MAE 或分桶准确率。任务推荐指标为什么罪名预测macro-F1尾部罪名少但重要macro 能暴露长尾问题法条推荐micro-F1法条数量大整体命中率更有参考性刑期预测MAE 分桶准确率回归看绝对误差分桶看区间是否对提示验证集划分要按时间或随机分层别用训练集里的样本当验证法律数据里相似案件很多泄漏会让指标虚高。4. 避坑与排查CAIL2018 源码里最容易翻车的五处4.1 现象训练 loss 正常但验证 F1 一直是 0原因标签编码和模型输出维度对不上或者验证集的标签没做同样的映射。常见于自己改了min_freq但忘了同步更新验证集处理逻辑。解决在预处理脚本里把标签映射表label2id存成 json训练和验证都从同一个文件读别各算各的。4.2 现象CUDA out of memory但显存看着够原因法律文本长max_length设成 512 时 batch_size 稍大就爆。另外多任务头虽然小但三个头的梯度同时保留会多占显存。解决先把max_length降到 256 试跑确认能跑通再往上加用梯度累积模拟大 batchaccumulation_steps4配batch_size8等效 32。4.3 现象刑期预测全是同一个值原因刑期没归一化MSE 梯度太大回归头直接躺平输出均值。解决训练前对刑期做 log 或 min-max 归一化预测后再反变换。检查方法是看刑期头的输出方差接近 0 就是没学。4.4 现象加载预训练模型报 vocab 不匹配原因源码用的 BERT 词表和本地下载的不是同一个版本或者中文 BERT 和英文 BERT 混用。解决确认bert_path指向的是中文预训练模型BertTokenizer和BertModel用同一个路径。别一个用bert-base-chinese一个用bert-base-uncased。4.5 现象多卡训练比单卡还慢原因数据量不大时多卡通信开销超过计算收益尤其法律数据 batch 小。解决单卡够用就别上 DataParallel真要上就用 DistributedDataParallel 并调大 batch。我一般先在单卡把 pipeline 跑顺再考虑并行。5. 进阶技巧用学习说明里的思路做二次开发源码和学习说明最大的价值不是复现原方案而是给你一个可改的骨架。我拿到这类工程后习惯做三件事。第一把多任务头解耦成可插拔模块想单独跑罪名预测就只挂一个头方便做消融。第二把标签映射和评估逻辑抽成独立工具函数换数据集时只改配置不改代码。第三加一个「预测解释」输出把模型对法条的注意力权重或预测置信度打出来法律场景里可解释性和准确率一样重要。# 可插拔任务头的简化写法 class TaskHead(nn.Module): def __init__(self, hidden, n_out, task_typemulti): super().__init__() self.fc nn.Linear(hidden, n_out) self.task_type task_type def forward(self, x): logits self.fc(x) # 多标签不过 softmax回归直接输出 return logits # 配置驱动想跑哪个任务就挂哪个头 task_config { charge: {n_out: 200, type: multi, weight: 1.0}, law: {n_out: 1000, type: multi, weight: 1.0}, term: {n_out: 1, type: reg, weight: 0.5}, }这样改的好处是换任务只动配置不动网络做实验时能快速对比。参数上n_out从标签统计来weight从验证集调。验证方法很简单固定随机种子跑三次看指标方差方差大说明权重或学习率没调稳。我踩过最深的坑是改了标签数忘了改配置训练不报错但指标永远上不去查了半天才发现输出维度对不上。做法律 AI 这行数据比模型重要标签比结构重要先把这两样盯死再谈调参。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取 CAIL2018法律AI竞赛源码实战：多任务标签预测与避坑指南
简介这份资源是2018年中国法研杯法律智能挑战赛CAIL2018的完整参赛源码与学习说明面向计算机、数学、电子信息等专业的大学生及竞赛爱好者适合作为法律文本分类赛题的参考方案与实战学习材料。压缩包共30个文件包含18个Python脚本、10张训练过程与结果截图、1份README说明及1个gitignore文件整体约2.36MB体量轻便便于快速浏览与复现。代码覆盖数据预处理、分词、标签构建、数据增强以及TextCNN、双向GRU、ResNet等多种模型实现并配有预测脚本与评估模块可帮助读者理解法律罪名预测任务的完整流程。目前已有112人学习下载适合希望借鉴赛题思路、对照模型结构与训练曲线进行调试与二次开发的读者参考。1. 法律AI竞赛的入场券CAIL2018 到底在比什么如果你手头正躺着一个CAIL2018.zip里面塞着参赛源码和一份学习说明却不知道从哪下手这篇就是写给你的。CAIL2018 是中国法研杯法律智能挑战赛 2018 年的赛题工程核心任务围绕法条推荐、罪名预测、刑期预测三类司法预测展开输入是一段案件事实描述输出是模型判断的罪名、对应法条和量刑区间。它跟普通 NLP 分类任务最大的区别在于标签空间大、类别极不均衡、法条之间存在层级引用关系单靠一个 softmax 很难吃透。这份源码学习说明的价值不在于它拿了多高的名次而在于它把「中文法律文本 → 多任务标签」的完整链路摊开给你看数据怎么读、标签怎么编、模型怎么搭、指标怎么算。适合已经会 PyTorch 或 TensorFlow、想找一个真实多标签场景练手的同学也适合做法律科技产品、需要快速验证 baseline 的工程师。下面我按「先跑通、再调优、最后避坑」的顺序拆。2. 把 CAIL2018 源码跑起来环境、数据与最小复现2.1 先看清目录结构再动手拿到压缩包先别急着pip install解压后花两分钟把目录扫一遍能省掉后面一半的报错。CAIL2018 这类竞赛工程通常长这样data/放原始 JSON 和预处理后的中间文件models/放网络定义utils/放数据加载和指标根目录一个train.py或run.py当入口外加config.py或args.py管超参。学习说明一般会写清哪个脚本对应哪个任务但很多版本说明和代码不同步以代码为准。# 解压后先看结构不要直接跑 unzip CAIL2018.zip -d cail2018 cd cail2018 find . -maxdepth 2 -type d | sort # 重点确认三件事数据在哪、入口脚本是哪个、依赖文件叫什么 ls data/ 2/dev/null ls *.py requirements*.txt 2/dev/null这段命令做的是「侦察」find列出两层目录帮你判断数据是否已经随包附带还是需要自己去官网下。ls data/确认原始数据格式常见是train.json、valid.json、test.json每行一个 JSON 对象字段一般是fact事实描述和meta标签。如果data/是空的说明源码只给了处理逻辑原始数据得另行获取这一步不确认清楚后面FileNotFoundError会让你怀疑人生。2.2 依赖安装与版本对齐法律竞赛代码普遍有个坑写于 2018 年前后依赖的是老版本 PyTorch 和 transformers。直接装最新版大概率在torch.load或tokenizer上翻车。我的习惯是先看requirements.txt没有就按代码里的 import 反推。# 建独立环境别污染主环境 conda create -n cail2018 python3.7 -y conda activate cail2018 # 有 requirements 就照着装注意 torch 版本 pip install -r requirements.txt # 没有的话按经验给一组能跑通的组合 pip install torch1.8.0 transformers4.6.0 numpy scikit-learn tqdm参数说明Python 3.7 是那个年代代码的舒适区3.9 以上容易碰到collections.Iterable这类废弃 API。torch1.8.0兼顾了旧代码的Variable写法和较新的 autograd。transformers4.6.0是能兼容老式BertTokenizer调用的版本。装完先python -c import torch; print(torch.__version__)验证别等训练到一半才发现 CUDA 对不上。2.3 数据预处理标签编码是第一个分水岭CAIL2018 的标签不是单一类别罪名有几百个、法条上千条还带层级。源码里通常有个preprocess.py或data_utils.py负责把标签映射成 id。这一步决定了你后面是单标签分类还是多标签。import json from collections import Counter # 读取原始数据统计标签分布 def load_and_stat(path): charges Counter() with open(path, r, encodingutf-8) as f: for line in f: obj json.loads(line) # meta 里通常有 accuse罪名和 law法条 for c in obj[meta].get(accusation, []): charges[c] 1 return charges charges load_and_stat(data/train.json) print(罪名总数:, len(charges)) print(Top10:, charges.most_common(10)) # 关键看长尾有多长决定要不要设 min_freq 过滤 rare [c for c, n in charges.items() if n 5] print(出现少于5次的罪名数:, len(rare))逻辑说明这段代码不训练任何模型只做一件事——摸清标签分布。法律数据的长尾极其严重头部几个罪名占了大半样本尾部几百个罪名每个只有几条。参数上min_freq是你要拍板的设 5 意味着丢掉所有低频罪名模型指标好看但实际不可用不设则类别数爆炸需要靠focal loss或重采样来救。我一般先统计再决定而不是照抄源码里的固定值。这一步的输出直接决定后面模型输出层的维度改错了整个训练白跑。3. 模型选型与训练从 baseline 到能打的方案3.1 为什么法律文本不适合直接套通用分类头通用文本分类通常是「BERT 线性层 softmax」但 CAIL2018 有三个特殊性。第一多标签一个案件可能同时涉及多个罪名和法条softmax 强制互斥就错了得用 sigmoid BCE。第二标签层级法条之间有引用关系罪名有上下位平铺的 one-hot 丢掉了这层结构。第三事实描述长判决书动辄上千字BERT 的 512 截断会砍掉关键信息。源码里常见的做法是「BERT 编码 多任务头」一个头预测罪名、一个头预测法条、一个头回归刑期共享底层表示。import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel class LegalMultiTask(nn.Module): def __init__(self, bert_path, n_charge, n_law): super().__init__() self.bert BertModel.from_pretrained(bert_path) hidden self.bert.config.hidden_size self.dropout nn.Dropout(0.3) # 罪名和法条都是多标签用独立线性头 self.charge_head nn.Linear(hidden, n_charge) self.law_head nn.Linear(hidden, n_law) # 刑期做回归输出一个标量 self.term_head nn.Linear(hidden, 1) def forward(self, input_ids, attention_mask): out self.bert(input_ids, attention_maskattention_mask) # 取 [CLS] 作为句表示 pooled self.dropout(out.pooler_output) return { charge: self.charge_head(pooled), # 过 sigmoid 算 BCE law: self.law_head(pooled), term: self.term_head(pooled).squeeze(-1) }逻辑说明pooler_output是 BERT 对[CLS]做线性变换后的句向量适合做句子级任务。三个头共享同一个句向量梯度会互相影响这是多任务的精髓也是难点。参数上dropout0.3是法律数据上的经验值数据量不大时防过拟合n_charge和n_law必须和预处理阶段的标签数严格一致差一个就维度报错。刑期头输出标量训练时用 MSE 或 Smooth L1注意刑期要先做归一化否则量纲差异会让 loss 被刑期主导。3.2 训练循环里必须盯住的三个量训练脚本跑起来不代表在学。法律多任务最容易出现「一个任务学得好、另外两个摆烂」因为 loss 量级不同。BCE 的 loss 通常在 0.x 到几之间MSE 如果刑期没归一化能到几百梯度直接压垮分类头。# 训练循环核心片段 bce nn.BCEWithLogitsLoss() mse nn.MSELoss() for batch in loader: input_ids batch[input_ids].to(device) mask batch[attention_mask].to(device) out model(input_ids, mask) loss_charge bce(out[charge], batch[charge].float()) loss_law bce(out[law], batch[law].float()) loss_term mse(out[term], batch[term_norm].float()) # 手动加权让三个任务量级接近 loss 1.0 * loss_charge 1.0 * loss_law 0.5 * loss_term loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad()参数说明三个权重1.0 / 1.0 / 0.5不是拍脑袋是我在验证集上试出来的——刑期权重太高会让分类指标掉太低则刑期预测形同虚设。BCEWithLogitsLoss内部带 sigmoid所以模型输出不要自己再过一遍 sigmoid否则梯度会错。每个 epoch 后分别打印三个任务的验证指标别只看总 loss总 loss 下降可能只是刑期在拟合分类早就崩了。3.3 评估指标别被准确率骗了法律数据类别极不均衡用 accuracy 评估等于自欺欺人——全预测成最高频罪名也能有不错的准确率。源码里一般用 macro-F1 和 micro-F1罪名预测看 macro-F1照顾尾部类别法条推荐看 micro-F1整体命中。刑期预测用 MAE 或分桶准确率。任务推荐指标为什么罪名预测macro-F1尾部罪名少但重要macro 能暴露长尾问题法条推荐micro-F1法条数量大整体命中率更有参考性刑期预测MAE 分桶准确率回归看绝对误差分桶看区间是否对提示验证集划分要按时间或随机分层别用训练集里的样本当验证法律数据里相似案件很多泄漏会让指标虚高。4. 避坑与排查CAIL2018 源码里最容易翻车的五处4.1 现象训练 loss 正常但验证 F1 一直是 0原因标签编码和模型输出维度对不上或者验证集的标签没做同样的映射。常见于自己改了min_freq但忘了同步更新验证集处理逻辑。解决在预处理脚本里把标签映射表label2id存成 json训练和验证都从同一个文件读别各算各的。4.2 现象CUDA out of memory但显存看着够原因法律文本长max_length设成 512 时 batch_size 稍大就爆。另外多任务头虽然小但三个头的梯度同时保留会多占显存。解决先把max_length降到 256 试跑确认能跑通再往上加用梯度累积模拟大 batchaccumulation_steps4配batch_size8等效 32。4.3 现象刑期预测全是同一个值原因刑期没归一化MSE 梯度太大回归头直接躺平输出均值。解决训练前对刑期做 log 或 min-max 归一化预测后再反变换。检查方法是看刑期头的输出方差接近 0 就是没学。4.4 现象加载预训练模型报 vocab 不匹配原因源码用的 BERT 词表和本地下载的不是同一个版本或者中文 BERT 和英文 BERT 混用。解决确认bert_path指向的是中文预训练模型BertTokenizer和BertModel用同一个路径。别一个用bert-base-chinese一个用bert-base-uncased。4.5 现象多卡训练比单卡还慢原因数据量不大时多卡通信开销超过计算收益尤其法律数据 batch 小。解决单卡够用就别上 DataParallel真要上就用 DistributedDataParallel 并调大 batch。我一般先在单卡把 pipeline 跑顺再考虑并行。5. 进阶技巧用学习说明里的思路做二次开发源码和学习说明最大的价值不是复现原方案而是给你一个可改的骨架。我拿到这类工程后习惯做三件事。第一把多任务头解耦成可插拔模块想单独跑罪名预测就只挂一个头方便做消融。第二把标签映射和评估逻辑抽成独立工具函数换数据集时只改配置不改代码。第三加一个「预测解释」输出把模型对法条的注意力权重或预测置信度打出来法律场景里可解释性和准确率一样重要。# 可插拔任务头的简化写法 class TaskHead(nn.Module): def __init__(self, hidden, n_out, task_typemulti): super().__init__() self.fc nn.Linear(hidden, n_out) self.task_type task_type def forward(self, x): logits self.fc(x) # 多标签不过 softmax回归直接输出 return logits # 配置驱动想跑哪个任务就挂哪个头 task_config { charge: {n_out: 200, type: multi, weight: 1.0}, law: {n_out: 1000, type: multi, weight: 1.0}, term: {n_out: 1, type: reg, weight: 0.5}, }这样改的好处是换任务只动配置不动网络做实验时能快速对比。参数上n_out从标签统计来weight从验证集调。验证方法很简单固定随机种子跑三次看指标方差方差大说明权重或学习率没调稳。我踩过最深的坑是改了标签数忘了改配置训练不报错但指标永远上不去查了半天才发现输出维度对不上。做法律 AI 这行数据比模型重要标签比结构重要先把这两样盯死再谈调参。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取