2月3日消息，由最高人民法院司改辦和中國中文信息學(xué)會指導(dǎo)的中國法律智能技術(shù)評測（CAIL 2022）于日前公布比賽結(jié)果，阿里巴巴達摩院在八項任務(wù)中獲得兩個冠軍，是唯一獲得多項第一的參賽團隊。據(jù)介紹，此次參賽使用的預(yù)訓(xùn)練大模型底座通義AliceMind-structBERT已在魔搭社區(qū)開放（https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_structbert_backbone_base_law/summary），該模型是法律AI領(lǐng)域首個億級數(shù)據(jù)規(guī)模的大模型。
近年來，用AI輔助司法工作者提升案件處理的效率和公正性，逐漸成為法律領(lǐng)域的趨勢。作為國內(nèi)最權(quán)威的法律AI競賽，CAIL已連續(xù)舉辦5屆比賽。 據(jù)介紹，CAIL 2022設(shè)置了司法考試、事件檢測、文書校對、類案檢索、涉法輿情摘要、論辯理解、信息抽取、可解釋類案匹配八項任務(wù)，共吸引2053支高校、企業(yè)和組織隊伍參賽。最終，達摩院在眾多參賽隊伍中脫穎而出，獲得文書校對和可解釋類案匹配兩項任務(wù)的最高分。
文書校對任務(wù)成績榜單
文書校對主要用于輔助司法人員檢出并糾正法律文書中存在的錯誤，例如錯別字、冗余、缺失、亂序等類型錯誤。此次比賽，達摩院采用了序列到編輯和序列到序列兩種主流的模型結(jié)構(gòu)，并且采用編輯級別投票的方式對二者進行集成，其可以嘗試將錯誤的句子翻譯成正確的句子，同時對錯誤位置進行插入、修改、刪除等編輯動作。此外，為解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的問題，達摩院還采用數(shù)據(jù)增強的方法生成了大量的訓(xùn)練語料，有效提升模型的糾錯能力，最終該模型以81.759分的成績獲得第一。
可解釋類案匹配任務(wù)成績榜單
可解釋類案匹配可以為待決案件的裁判提供參考和依據(jù)。參賽隊伍需要針對系統(tǒng)給定的兩個案件信息，來判斷兩個案件是“匹配”、“部分匹配”還是“不匹配”關(guān)系。達摩院基于法律特征句，構(gòu)建了句-段-案件的類案匹配體系，最終判斷出案件匹配程度，而其中的句子和段落則可成為類案匹配的依據(jù)，從而達到模型的可解釋性。并且對案件匹配任務(wù)進行了細粒度的拆解，針對不同匹配性質(zhì)選用不同文本輸入，有效提升模型匹配的魯棒性。最終總成績?yōu)?.801，位列第一位。
目前，達摩院在法律AI領(lǐng)域已發(fā)表數(shù)十篇國際頂會論文，團隊輔助研發(fā)的AI法官助理“小智”已在浙江省高院、黑龍江高院等法院上線應(yīng)用，可將簡單案件庭審效率提升50%以上，已輔助審理案件超10000件。
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