本项目链接: 基于ERNIR3.0文本分类:CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签) 0.前言:文本分类任务介绍 文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务,文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信...
CAIL2018—SMALL数据集中罪名预测任务数据来自“中国裁判文书网”公开的刑事法律文书,包括19.6万份文书样例,其中每份数据由法律文书中的案情描述和事实部分组成,包括每个案件被告人被判的罪名,数据集共包含202项罪名,被告人罪名通常涉及一项至多项。以数据集中某一法律文书为例: "公诉机关指控,2009年12月18日22时许,...
CAIL2018—SMALL数据集中罪名预测任务数据来自“中国裁判文书网”公开的刑事法律文书,包括19.6万份文书样例,其中每份数据由法律文书中的案情描述和事实部分组成,包括每个案件被告人被判的罪名,数据集共包含202项罪名,被告人罪名通常涉及一项至多项。以数据集中某一法律文书为例: "公诉机关指控,2009年12月18日22时许,...
本文将以CAIL2018-SMALL数据集的罪名预测任务为例,介绍如何利用PaddleNLP和ERNIR3.0进行文本分类。CAIL2018-SMALL数据集是一个包含法律判决文书的文本分类数据集,目标是对给定的法律判决文书进行罪名预测。该数据集具有多标签的特点,即一个样本可能对应多个罪名。 首先,我们需要对数据进行预处理。预处理是文本分类任务中...
CAIL2018—SMALL数据集中罪名预测任务数据来自“中国裁判文书网”公开的刑事法律文书,包括19.6万份文书样例,其中每份数据由法律文书中的案情描述和事实部分组成,包括每个案件被告人被判的罪名,数据集共包含202项罪名,被告人罪名通常涉及一项至多项。以数据集中某一法律文书为例:...
游客hfg22irzyoq4o2022-05-1411410CC-BY-SA-NC 4.0 描述 cail_small 数据列表 数据名称上传日期大小下载 test.csv2022-05-1442.81MB dev.csv2022-05-1442.37MB train.csv2022-05-14200.01MB 文档 目录
基于ERNIR3.0文本分类:CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签) 0.前言:文本分类任务介绍 文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务,文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、...
CAIL2018—SMALL数据集中罪名预测任务数据来自“中国裁判文书网”公开的刑事法律文书,包括19.6万份文书样例,其中每份数据由法律文书中的案情描述和事实部分组成,包括每个案件被告人被判的罪名,数据集共包含202项罪名,被告人罪名通常涉及一项至多项。以数据集中某一法律文书为例:...
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