更多模型和代码，参考：https://github.com/shelleyHLX/text-classification :) 嗷嗷嗷，有缘再见呀。。。。。。。

中国法研杯比赛

法律数据集

文件组成

cail2018_big.json: 171w

数据组成

数据中涉及 183个法条、202个罪名，均为刑事案件

数据清洗

数据中筛除了刑法中前101条(前101条并不涉及罪名)，并且为了方便进行模型训练，将罪名和法条数量少于30的类删去。

数据格式

数据利用json格式储存，每一行为一条数据，每条数据均为一个字典

字段及意义

• fact: 事实描述
• meta: 标注信息，标注信息中包括:
  • criminals: 被告(数据中均只含一个被告)
  • punish_of_money: 罚款(单位：元)
  • accusation: 罪名
  • relevant_articles: 相关法条
  • term_of_imprisonment: 刑期 刑期格式(单位：月)
    • death_penalty: 是否死刑
    • life_imprisonment: 是否无期
    • imprisonment: 有期徒刑刑期

数据处理

停用词 地名，人名，一般停用词。

分词 Python包：jieba。

模型

此部分涉及两个模型：TextCNN，Attention。

代码框架

|- ckpt # 保存训练好的模型
|- data　　　 # 预处理得到的数据
|- data_raw　　　　 # 原始数据
|- log # 训练日志
|- models　　　　　 # 模型代码
|　　|- Attention_TextCNN # 模型名称
|　　|　　|- network.py　　　 　　 # 定义网络结构
|　　|　　|- train.py　　　　 　　 # 模型训练
|　　|　　|- predict.py　　　 　　 　# 模型预测
|- process_data　　　　　 　　　　　 # 预处理
|- scores　　　　 　　　　 　　　 # 预测的结果
|- summary　　　　　　　　 　 # tensorboard数据
|- data_helper.py　　　　　 　 # 数据处理辅助函数
|- evaluator.py　 # 评价函数
|- utils.py # 其他函数

下面是我实验中的一些环境依赖，版本只提供参考。

环境/库	版本
Ubuntu	16.04 LTS
python	3.5.0
tensorflow-gpu	1.4.0

代码运行

law_id.py --> embed2ndarray.py --> fact2dic_law2id.py --> fact2words.py --> word2id.py --> batch_data.py

train.py --> predict.py

结果

任务一: 42/170 shelley 86.91 85.34 85.81

任务二: 41/170 shelley 84.63 82.87 83.40

参考文献

（1）TextCNN： Kim Y. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification[J]. Eprint Arxiv, 2014.

Conneau A, Schwenk H, Barrault L, et al. Very Deep Convolutional Networks for Text Classification[J]. 2017:1107-1116. Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[J]. 2014:1-9.

（2）Attention： Yang Z, Yang D, Dyer C, et al. Hierarchical Attention Networks for Document Classification[C]// Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. 2017:1480-1489.