简介面向法律NLP与司法AI研究者的竞赛方案包整合法研杯2019相似案例匹配第二名方案及CAIL2020/2021司法考试赛道冠军团队代码以cail2019-master项目为主体覆盖法律文本预处理、基于预训练模型的语义表示、特征工程与监督学习等完整建模流程适合参赛队伍复用基线或进阶调优。压缩包仅192KB共22个文件核心为6个Python脚本与3个shell脚本Python脚本覆盖数据加载、模型定义、单条预测与提交生成等模块shell脚本便于一键训练和推理另有Dockerfile、依赖清单及Markdown/TXT说明文档可快速复现环境。已有266人学习下载。除代码外还附带案例数据集和项目文档含实验结果与代码说明可帮助读者理解相似案例匹配的评测指标和调参策略同时展现司法文书长文本语义匹配的工程化思路为法律智能化检索与辅助决策提供参考。1. 法研杯相似案例匹配这个第二名方案值得下载复现的关键在哪第二名的方案为什么比 baseline 高出一截拆完整个 cail2019-master 之后我的结论是赢在选择了适合法律长文本的输入策略而不是单纯堆模型。法研杯比赛每年都会筛掉大批队伍不是因为算力不够而是判决书这类长文本里关键信息埋得太深常规文本相似度算法根本碰不到语义层面。这份资源是 CAIL2019 相似案例匹配任务的第二名解决方案压缩包解开就是全套源码、文档、数据目录和评测脚本适合正在备战法律 NLP 竞赛的选手也适合所有想用 BERT 处理中文长文本的工程师做参考。它把数据解析、模型训练、本地评测、Docker 提交串成了一条完整链路。你只需要把数据处理脚本换成自己的路径就能跑起来跑通之后就会明白第二名和普通 baseline 的差距到底从哪来。2. 任务与数据先读懂 train/dev/submit 目录和 judger.py再谈改模型很多复现失败的项目不是模型代码写错了而是根本没搞清数据长什么样就开始训练。这份资源把目录拆成了 train、dev、submit 三个部分对应竞赛里训练、验证、提交三个环节。出发之前先把这三个目录和 judger.py 的评测逻辑吃透后面改模型才不会是在黑匣子里打转。2.1 相似案例匹配的三种任务形态CAIL 2019 的相似案例匹配说白了就是给你一条查询案例 A再从 B1、B2 两个候选案例里找出和 A 在法律事实上最相近的那一条。难点在于法律文本不只是长还大量存在套话和固定段落事实描述、争议焦点、裁判理由全都混在同一个文本里。语义相近的案子可能字面上共用同一条法条字面高度相似的案子事实又可能完全相反。所以这个任务天然不适合用 TF-IDF 或 BM25 这类词面相似度去解必须让模型在更抽象的语义层面做比较。实际项目里任务通常有两种做法。一种是把 A-B1 和 A-B2 分别拼成两条输入训练一个二分类模型判断是否相似最后比较两个分数另一种是直接做成三元组匹配让模型同时看到 A、B1、B2输出哪一侧更接近。这份工程在 data.py 里的加载逻辑决定了它走的是哪条路线。我拆包后看到 data.py 的结构更倾向于认为它用的是逐对比较加分数排序的思路因为这种写法在提交阶段更容易控制输出格式。2.2 data.py 加载逻辑把原始 JSON 变成模型输入不管任务形态怎么定数据加载永远是第一步。竞赛原始数据一般以 JSON 形式按行存放每条样本包含三个核心文本字段和一个可选的标签字段。data.py 里典型的加载骨架长这样# data.py 中常见的数据加载骨架核心是三个字段A、B1、B2 import json def load_samples(data_path, with_labelTrue): samples [] with open(data_path, r, encodingutf-8) as f: for line in f: item json.loads(line.strip()) sample { A: item[A], B1: item[B1], B2: item[B2], } # label 为 1 表示 B1 与 A 更相似0 表示 B2 与 A 更相似 if with_label: sample[label] item.get(label) samples.append(sample) return samples这段代码的逻辑很直白按行读取 JSON取出 A、B1、B2 三个文本字段测试阶段没有 label就通过 with_label 参数控制。字段在训练和提交两个阶段承担的角色不同整理成表格会更清楚字段内容说明A查询案例文本需要被匹配的原始案例B1 / B2候选案例文本与 A 进行比较的两个对象label0 或 1训练和验证阶段提供提交阶段不提供文本预处理方面我要多说一句BERT 类模型按字输入即可不需要中文分词真正要做的清洗是统一全角半角、去掉控制字符、把换行压成空格。千万注意别自作聪明去删除本院认为依据某某法第几条这类高频词它们对判决书结构的判断有重要作用删了反而丢信息。数据加载层做得干净训练阶段才能少出幺蛾子。2.3 judger.py 评测脚本本地先跑通评估提交才不心虚竞赛平台一天只允许有限次提交每次提交都要等队列调参效率极低。所以项目自带 judger.py 的意义在于在本地把官方评测口径复现出来用 dev 集合做高频验证。常见用法是让 judger.py 读取提交结果文件和标准答案文件输出 top-1 准确率。命令格式一般如下python judger.py --pred_path submit/pred.json --gold_path data/gold.json这个脚本真正的价值在于对齐评价方式。第二名的方案之所以稳定一个重要原因是他们全程用本地 judger 和线上结果做对照确保没有本地涨点、线上跌点的偏差。我会在训练脚本里串联这样一个逻辑每个 epoch 结束保存当前 checkpoint对 dev 全量推理一次生成 submit 文件再调用 judger 打出分数。这样训练过程中每个节点都有准确的性能读数而不是训练结束才后悔没有保存中间权重。提示在跑任何模型之前先手动构造一份全预测 0 的 submit 文件用 judger 跑一遍。这个操作能同时验证评测脚本、数据路径和提交格式是否正确是成本最低的自检手段。3. 模型与训练单流拼接加 BERT 微调参数按这个表设不会翻车数据链路打通之后进到核心环节模型选型和训练参数。这一章我按结构、脚本、参数、提分技巧四个小节展开每一步都给出可以直接抄的配置。3.1 模型结构从 models.jpg 看第二名方案的骨架项目里带着一张 models.jpg 结构图看文件名就知道是模型架构说明。多数这类方案不是双塔结构而是把查询案例和候选案例拼接成一条序列喂给 BERT 类模型做分类。输入形式就是经典的[CLS] A [SEP] B [SEP]三段式。单流和双塔的取舍是法律案例匹配里最核心的架构决策。单流结构让模型在 self-attention 层里直接做两个文本的交叉比对字词之间的相互作用从第一层就开始语义对齐效果好代价是每一对组合都要走一遍完整的前向计算推理成本高。双塔先把两边文本各自编码成向量再用向量相似度做匹配速度快很多但交互信息要到最后的相似度计算层才发生容易丢失细节。对有准确率排名的比赛来说单流是主流选择如果以后要做在线服务再考虑双塔做候选召回再让单流模型精排。预训练模型选择上中文场景常见的是bert-base-chinese、哈工大讯飞联合发布的hfl/roberta-wwm-ext以及更轻量的hfl/rbt3。在法言法语这种垂直领域里通用 BERT 已经够用词表覆盖不了的高频法律术语可以通过继续预训练来弥补而不是换更大的模型。我一般会先用hfl/roberta-wwm-ext打底因为它在中文文本匹配任务上的表现通常比 BERT 稳定而且只是换一个 checkpoint 路径不算额外工作。3.2 从 train.py 到 model.py一份可直接运行的训练骨架model.py 里核心模型结构可以简化成下面这样# model.py 单流匹配模型的核心写法 import torch.nn as nn from transformers import BertForSequenceClassification class MatchModel(nn.Module): def __init__(self, model_path, num_labels2): super().__init__() self.encoder BertForSequenceClassification.from_pretrained( model_path, num_labelsnum_labels, hidden_dropout_prob0.1, ) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): out self.encoder( input_idsinput_ids, attention_maskattention_mask, token_type_idstoken_type_ids, ) return out.logits # 输出形状 (batch, 2)这段代码的逻辑是直接从 transformers 加载预训练权重在 BERT 之上接一个两分类分类头。forward 里传入的三个参数分别是 token 编号、注意力掩码和段编码其中 token_type_ids 用来区分 A 段和 B 段的边界。对单流结构来说token_type_ids 不能省它负责告诉模型哪些位置是查询案例、哪些位置是候选案例。train.py 里的训练循环我习惯保留一个最小骨架核心是混合精度和梯度累积# train.py 中关键的训练逻辑片段 from torch.utils.data import DataLoader from transformers import get_linear_schedule_with_warmup def train_epoch(model, loader, optimizer, scheduler, scaler): model.train() total_loss 0 for step, batch in enumerate(loader): input_ids, token_type_ids, attention_mask, labels batch with torch.cuda.amp.autocast(): logits model(input_ids, attention_mask, token_type_ids) loss nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) scaler.scale(loss).backward() # 梯度累积模拟更大的 batch_size if (step 1) % accum_steps 0: scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad() scheduler.step() total_loss loss.item() return total_loss / len(loader)这里值得解释的是两个细节。梯度累积是在显存不够时模拟大 batch 的手段accum_steps 设为 4加上 batch_size 为 8等效 batch 就是 32这会直接影响到 BN 层的统计量所以累积步数不要设得太大。混合精度用 torch.cuda.amp 自带的能力GradScaler 负责动态调节损失缩放防止半精度下梯度下溢这是长文本场景省显存的必要条件。3.3 参数表照着跑一遍再调BERT 微调在长文本场景下的参数窗口比较窄超出区间容易崩。这张表是我验证过很多次的起点新手直接抄熟手在上下浮动范围内调整即可。参数推荐起点说明batch_size8长文本下 16 要看显存余量learning_rate2e-53e-5 也行但 loss 波动会变大max_len256判决书过长时优先尝试 512epochs3超过 3 个 epoch 通常过拟合warmup_proportion0.1前 10% 的步数做学习率预热gradient_accumulation2 ~ 4等效扩大 batch显存不变fp16O1/O2显存省一半训练速度提高明显max_len 是法律长文本场景里最值得做实验的参数。256 和 512 对最终分数的影响可能达到一到两个百分点但 512 会让显存占用翻倍。我的做法是先跑 256 看训练曲线是否正常再切到 512 验证提升幅度如果提升不足一个点就没必要硬上 512。另外如果你的训练 loss 持续下降但验证分数波动剧烈优先怀疑过拟合把 epoch 降回 2把 dropout 调到 0.15而不是盲目堆数据。3.4 对抗训练与模型融合第二名与第一名差距就在细节到了竞赛后排单纯调参很难再涨点拉开差距的通常是训练细节。对抗训练是排在第一位的手段它不改变模型结构而是在梯度上升方向对 embedding 加扰动让模型对输入扰动更鲁棒。我常用的是 FGMFast Gradient Method代码很短# 对抗训练在原有梯度上叠加一个扰动项 class FGM: def __init__(self, model, epsilon1.0): self.model model self.eps epsilon self.backup {} def attack(self): for name, param in self.model.named_parameters(): if param.requires_grad and param.grad is not None: self.backup[name] param.data.clone() norm torch.norm(param.grad) if norm ! 0: r_at self.eps * 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.clear()使用方式是在反向传播拿到梯度之后先执行 attack再重新算一次 loss 反向传播最后 restore 恢复原始 embedding。这里的 epsilon 控制扰动强度1.0 是一个常见起点调大容易导致训练不稳定。对抗训练在文本匹配任务上通常能带来 0.5 到 1 个百分点的提升几乎没有副作用。除了 FGM还可以在推理阶段做多模型融合把每个 checkpoint 在验证集上表现最好的几个模型结果做加权平均。我一般保存最后三个 epoch 的权重分别推理后取平均这一招在比赛榜单上的收益比纠结某个 dropout 值要明显得多。4. 避坑拆包复现最容易翻车的五个点现象原因解决一次说完环境问题、路径问题、数据问题这些坑我在复现竞赛项目时都踩过。下面按现象、原因、解决的顺序列出来每一条都是血泪教训照着排查能省下一整天。4.1 环境与依赖两份 requirements.txt 坑你没商量现象pip install -r requirements.txt 之后训练脚本一跑就报 transformers 版本不兼容或者 torch 和 CUDA 版本对不上。原因这个压缩包里出现了两个 requirements.txt根目录一份、子模块一份。竞赛项目在迭代过程中往往会在不同阶段维护自己的依赖清单两份内容并不完全一致装错那一份就会陷入版本地狱。解决先打开 README 看训练入口在哪个目录以该目录下的 requirements.txt 为准装完后立刻用python -c import transformers; print(transformers.__version__)核对版本。建议用 conda 建一个独立虚拟环境再把依赖列表输出保存成 environment.yml给后续复现留一条后路。现象压缩包在 macOS 上解压时提示需要密码Windows 上却能正常解压或者解出来目录结构变成乱码。原因zip 包里部分文件打了伪加密标志位实际并没有加密内容压缩时如果用的是非 UTF-8 编码跨系统解压也会出现文件名乱码。解决优先用 7-Zip 或 Keka 解压能自动处理大部分编码问题遇到伪加密提示时换个解压工具通常就绕过去了不用费力气找密码。解压后先确认 cail2019-master 目录结构是否完整再开始下一步操作。4.2 数据与训练路径对不上、截断太粗暴都会让分数失真现象train.py 启动后立刻报 FileNotFoundError提示找不到 dev 或 train 目录下的数据文件。原因压缩包预设好了 train/dev/submit 目录结构但官方原始数据集体积大没有随源码一起打包进 zip 里。数据要自己下载后放到对应目录而且文件名必须跟 data.py 里硬编码的路径保持一致错一个字都加载不出来。解决先读 data.py 里 open 函数的路径参数看清它期望的目录层级和文件名再把下载好的数据集按这个结构放好。动手训练前写个三行脚本打印前五条样本确认字段内容正常再做特征和模型改造。这一步能省下后面所有为什么分数不对的排查时间。现象loss 正常下降本地 dev 分数也不错但提交到比赛平台后分数明显偏低。原因长文本截断策略太粗暴。判决书普遍超过 512 字如果直接从头截断后半段的裁判理由被扔掉模型就只能看到事实部分关键特征丢失。解决不要只从开头截断。我常用的做法是保留前 256 个 token 加后 128 个 token中间部分舍弃这样判决书的开头和结尾关键信息都能进模型更精细的方案是用滑动窗口切多段分别过模型再对 [CLS] 向量做平均池化。这类头尾都要的预处理是法律文本场景的基本功。现象单卡推理速度很慢提交超时。原因BERT 类模型逐条预测确实慢如果推理脚本里没有加 batch 处理一万条样本可能要跑几个小时比赛提交窗口根本等不起。解决推理时也按 batch 组织数据同一个查询案例的多个候选放一批预测模型导出用 TorchScript或者转成半精度权重延迟能压缩一半。Docker 镜像里尽量少装依赖启动时间也是提交环节的一部分。5. 进阶把这套框架改造成自己的数据集按四步走就够了下载这份资源不只是为了复现比赛更值得做的是把它改造成一个能复用的文本匹配框架。四步改造每一步都有明确产出。5.1 数据格式对齐先把自己的数据整理成和 cail2019 相同的 JSONL 结构这一步没有商量余地。可以用下面这个模板# 自定义数据集改造成模型输入的模板 import json with open(my_data.jsonl, w, encodingutf-8) as f: for item in my_raw_samples: f.write(json.dumps({ A: item[query], B1: item[cand_pos], B2: item[cand_neg], label: 1 }, ensure_asciiFalse) \n)5.2 替换模型与参数把模型路径从 bert-base-chinese 换成自己的领域模型num_labels 保持 2max_len 根据文本长度调整。然后在 train.py 里把数据路径指向 my_data.jsonl其余训练循环逻辑可以完全不动。最后运行推理脚本把输出结果和 judger.py 对接。做完这四步以后这套框架就不再只是法研杯的答案了而是一个能处理两个文本谁更相似这类问题的通用底座换数据就是换个 checkpoint 的事。从那以后我每一次拿到新竞赛代码或者新的开源模型都会强制自己走一遍三件事先跑通 judger 或等价评测脚本再核对依赖清单和仓库里有没有重复的配置文件最后确认数据字段和路径是否对齐。这个习惯帮我避开了大多数翻车现场也让复现别人的方案从碰运气变成了按流程走完。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取