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个文件约2.36MB以18个Python脚本为核心涵盖数据预处理、分词、标签处理、数据增强及多种模型实现另有10张PNG图片记录训练曲线与预测演示并附1份README说明文档便于快速理解项目结构与运行逻辑。源码中实现了TextCNN、双向GRU、ResNet及注意力机制等模型并针对罪名预测任务提供多组对比实验与成绩截图可帮助读者掌握法律文本分类的完整流程、模型调参思路与数据增强策略。目前已有112人学习适合希望复现赛题方案、积累竞赛经验或研究法律智能方向的读者参考借鉴。1. 法律AI竞赛的入场券CAIL2018 这套源码到底能跑出什么如果你正在找法律智能方向的练手项目或者想参加类似中国法研杯这样的司法 AI 竞赛CAIL2018 是一个绕不开的起点。它把罪名预测、法条推荐、刑期预测三个任务打包在一起给了一份带标注的刑事判决书数据集和一套可运行的参赛源码。你拿到这个压缩包最直接的价值不是“读完”而是“跑通”——让模型在你的机器上完成一次完整的训练和预测看到准确率数字跳出来。这套东西适合两类人一类是刚接触 NLP 多标签分类、想找个真实场景练手的学生另一类是做法律科技产品、需要快速验证技术可行性的工程师。它不教你从零推导 Transformer但它给你一条最短路径让你在半天内看到法律文本分类的完整链路。源码里通常包含数据处理脚本、模型定义、训练入口和评估代码学习说明则告诉你每个文件干什么、参数怎么调。别急着改模型先把默认配置跑通拿到 baseline 数字再谈优化。2. 拆开压缩包CAIL2018 的数据长什么样、任务怎么定义2.1 三个子任务的数据格式与标签体系CAIL2018 的核心是三个互相独立但有逻辑关联的任务。罪名预测是典型的多标签分类一份判决书可能同时涉及多个罪名比如“盗窃罪”和“掩饰、隐瞒犯罪所得罪”经常一起出现。法条推荐更复杂因为法条之间存在引用和竞合关系标签空间有几百条而且分布极不均衡。刑期预测则是回归任务但实际处理时很多人会把它离散化成区间分类因为直接回归的 MAE 很难降下来。数据通常以 JSON 格式给出每条样本包含事实描述、罪名列表、法条列表和刑期。事实描述是长文本平均长度在 300 到 800 字之间包含大量法律术语和固定表达。标签体系是预先定义好的罪名大约 200 多个法条 180 条左右刑期从管制到死刑不等。你需要先统计标签分布看看哪些罪名出现频率低于 10 次这些长尾标签在训练时基本学不到评估时却会拉低整体指标。import json from collections import Counter # 读取训练集统计罪名分布 with open(data/train.json, r, encodingutf-8) as f: train_data [json.loads(line) for line in f] # 统计罪名频次 crime_counter Counter() for item in train_data: for crime in item[meta][accusation]: crime_counter[crime] 1 # 打印频次最低的 10 个罪名 print(crime_counter.most_common()[-10:]) # 输出示例[(故意损毁文物罪, 3), (非法猎捕、杀害珍贵、濒危野生动物罪, 5), ...]这段代码的作用是快速摸清标签分布。meta字段里存的是标注信息accusation是罪名列表。参数上注意encodingutf-8法律文本里生僻字多编码不对会直接报错。统计结果告诉你哪些标签需要做数据增强或者直接忽略。常见做法是把出现次数少于 5 次的标签合并成“其他”类或者干脆从评估指标里剔除否则模型会被这些噪声带偏。2.2 从原始 JSON 到模型输入的预处理链路原始数据不能直接喂给模型。你需要做几件事分词、截断、构建标签映射、划分训练验证集。法律文本分词建议用jieba加自定义词典把“故意杀人”“数罪并罚”这类术语加进去否则会被切碎。截断长度一般取 512 个 token覆盖 95% 以上的样本。标签映射要保存成label2id.json预测时反查用。import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载自定义法律词典 jieba.load_userdict(dict/law_terms.txt) def preprocess(text, max_len512): tokens jieba.lcut(text) if len(tokens) max_len: tokens tokens[:max_len] return .join(tokens) # 构建标签映射 all_crimes sorted(crime_counter.keys()) crime2id {c: i for i, c in enumerate(all_crimes)} # 处理所有样本 processed [] for item in train_data: text preprocess(item[fact]) labels [crime2id[c] for c in item[meta][accusation] if c in crime2id] processed.append({text: text, labels: labels}) # 划分训练验证集 train, val train_test_split(processed, test_size0.1, random_state42)jieba.load_userdict是必须的法律领域的分词质量直接决定后续模型效果。max_len512是个经验值再长会爆显存再短会丢信息。random_state42保证每次划分一致方便复现。处理完记得把crime2id存下来评估和预测都要用。这一步的坑在于验证集划分要按标签分层否则某些稀有罪名可能全部分到训练集验证集上完全测不到。3. 模型选型与训练从 TextCNN 到 BERT 的取舍3.1 为什么法律文本分类首选 BERT 类预训练模型法律文本的特点是长距离依赖和术语密集。TextCNN 能抓局部 n-gram 特征但对“因为……所以……”这种跨句逻辑无能为力。BERT 的 self-attention 机制天然适合处理这种结构而且预训练阶段已经见过大量正式书面语迁移到法律领域只需要少量微调。CAIL2018 的源码里通常提供两种配置一种是基于bert-base-chinese的微调脚本另一种是 TextCNN 或 BiLSTM 的轻量实现。如果你的显卡显存小于 8GB建议先用 TextCNN 跑通流程再换 BERT 做精度提升。选型时看三个指标验证集上的 micro-F1、macro-F1 和训练时间。micro-F1 反映整体准确率macro-F1 反映对稀有标签的识别能力。法律场景下 macro-F1 更重要因为稀有罪名往往对应严重犯罪漏判代价高。BERT 的 macro-F1 通常比 TextCNN 高 5 到 10 个点但训练时间翻倍。3.2 训练脚本的关键参数与显存优化源码里的训练入口一般是train.py核心参数包括batch_size、learning_rate、max_seq_len和epochs。BERT 微调时batch_size设 16 或 32learning_rate用 2e-5 到 5e-5太大容易震荡太小收敛慢。max_seq_len设 512再大显存吃不消。如果显存不够开启梯度累积用时间换空间。# 单卡训练 BERT 的典型命令 python train.py \ --model_name bert-base-chinese \ --data_dir ./data \ --batch_size 16 \ --learning_rate 3e-5 \ --max_seq_len 512 \ --epochs 5 \ --gradient_accumulation_steps 2 \ --output_dir ./checkpointsgradient_accumulation_steps2表示每两步更新一次参数等效于batch_size32但显存占用只有一半。epochs5是经验值再多会过拟合验证集 loss 会反弹。训练过程中要盯着验证集的 macro-F1如果连续两个 epoch 不涨就提前停止。源码里一般有early_stopping逻辑检查patience参数是否设成 2 或 3。3.3 多标签分类的损失函数与阈值选择罪名预测是多标签任务输出层用 sigmoid 而不是 softmax损失函数用BCEWithLogitsLoss。预测时每个标签独立判断是否超过阈值默认 0.5但法律场景下需要调整。比如“故意杀人罪”的阈值可以设低一点宁可误报不可漏报“非法占用农用地罪”可以设高一点减少误判。import torch.nn as nn class MultiLabelClassifier(nn.Module): def __init__(self, bert_model, num_labels): super().__init__() self.bert bert_model self.classifier nn.Linear(768, num_labels) self.loss_fn nn.BCEWithLogitsLoss() def forward(self, input_ids, attention_mask, labelsNone): outputs self.bert(input_ids, attention_maskattention_mask) logits self.classifier(outputs.pooler_output) if labels is not None: loss self.loss_fn(logits, labels.float()) return loss, logits return logitsBCEWithLogitsLoss内部做了 sigmoid数值更稳定。outputs.pooler_output是 BERT 的句向量表示也可以换成last_hidden_state的均值池化效果因任务而异。阈值选择要在验证集上扫一遍从 0.1 到 0.9看哪个点 macro-F1 最高。别直接用 0.5那是默认值不是最优值。4. 避坑与排查跑 CAIL2018 源码时最容易翻车的五个地方4.1 标签空间不一致导致评估报错现象训练时正常评估时抛出KeyError或IndexError提示某个标签 ID 不存在。原因训练集和验证集的标签映射没有对齐或者源码里硬编码了标签数量但实际数据标签数对不上。解决统一用训练集构建label2id验证集和测试集都从这个映射里查。如果某个标签在训练集没出现但在验证集出现了直接跳过该样本或映射到“其他”类。检查源码里num_labels是否等于len(label2id)。4.2 显存溢出但 batch_size 已经调到 1现象CUDA out of memory即使batch_size1也报错。原因max_seq_len设得太大或者模型在计算 loss 时保留了中间变量没有用torch.no_grad()。解决把max_seq_len从 512 降到 256看是否缓解。评估阶段用with torch.no_grad():包住前向传播。如果还不行换用bert-base-chinese的蒸馏版或者用fp16混合精度训练。4.3 验证集指标虚高但测试集崩盘现象验证集 macro-F1 到 0.8测试集只有 0.5。原因验证集划分时没有按标签分层导致稀有标签在验证集里被过采样模型过拟合了这些标签。解决用sklearn的train_test_split时加stratify参数但多标签任务不能直接用。常见做法是先把每个样本的主标签取出来按主标签分层再划分。或者用iterative-stratification库做多标签分层。4.4 法条推荐任务中法条顺序影响结果现象同一份判决书法条列表顺序换一下预测结果就变了。原因源码里把法条当成序列处理用了 RNN 或 Transformer 的编码器顺序敏感。解决法条推荐本质是集合预测不是序列生成。把法条标签按 ID 排序后再输入或者用set结构做池化。检查源码里是否有sort操作没有就加上。4.5 刑期预测的回归值超出合理范围现象模型预测刑期为 -3 个月或 500 年。原因回归任务没有做输出裁剪或者标签归一化时用了错误的均值和方差。解决在输出层加clamp操作把预测值限制在 [0, 300] 个月之间。训练前对刑期做 log 变换log(刑期1)预测后再exp回来。检查源码里StandardScaler的mean_和scale_是否保存正确。5. 从跑通到跑好用学习说明里的技巧把 macro-F1 再提五个点源码包里的学习说明通常不会写太细但有几个技巧是实战中验证有效的。第一对抗训练。在 embedding 层加扰动用FGM或PGD法律文本对扰动敏感对抗训练能提升 2 到 3 个点 macro-F1。第二标签平滑。多标签分类里把硬标签 0/1 换成 0.1/0.9缓解过拟合。第三模型融合。把 BERT 和 TextCNN 的预测结果加权平均权重按验证集 F1 分配。# FGM 对抗训练的核心实现 class FGM: def __init__(self, model, epsilon1.0): self.model model self.epsilon epsilon self.backup {} def attack(self): for name, param in self.model.named_parameters(): if param.requires_grad and embedding in name: self.backup[name] param.data.clone() norm torch.norm(param.grad) if norm ! 0: r_at self.epsilon * param.grad / norm param.data.add_(r_at) def restore(self): for name, param in self.model.named_parameters(): if name in self.backup: param.data self.backup[name] self.backup {}epsilon1.0是扰动幅度太大训练不稳定太小没效果。attack只在 embedding 层做其他层不动。训练时先正常前向反向再attack再前向反向一次最后restore。这套流程能让模型对输入扰动更鲁棒法律文本里同义词替换频繁对抗训练收益明显。验证方法上别只看整体 F1。把测试集按罪名频次分成三组高频100 次、中频10-100 次、低频10 次分别算 macro-F1。如果低频组 F1 低于 0.3说明模型根本没学到长尾标签需要做数据增强或者换用 focal loss。我一般会先跑一版 baseline记录三组数字再逐项优化每次只改一个变量看哪组提升最明显。最后说个血泪教训别在训练集上调阈值。我见过有人把阈值调到 0.3训练集 F1 冲到 0.9测试集直接崩到 0.4。阈值必须在验证集上选选完锁死测试集只跑一次。这个习惯能帮你省下大量后悔药。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取