【最新比赛】第五届“中国法研杯”司法人工智能挑战赛 #实体抽取 #OCR识别 #智能语音识别 #小样本多任务

标书实体识别与脱敏数据集的NLP算法开发 在现代商务和政府投标活动中,标书文档的自动化处理已经成为提升效率和确保合规性的重要环节。实体识别技术,尤其是专门针对标书内容的实体识别(Entity Recognition),是这一过程中的核心组件。本章将概述实体识别的概念及其在标书处理中的作用,为读者提供一个对相关技术的初步认识和理解。实体识别(Entity Recognition),通常是指从非结构化的文本数据中抽取并识别出具有特定意义的信息单元,如人名、地名、组织机构等。 阅读详情

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以下内容摘录自比赛主页

Part1赛题介绍

1题目

第五届“中国法研杯”司法人工智能挑战赛

分为4个赛道:自然语言处理、创新创业方向、应用系统测评方向、司法大数据征文比赛

2标签

NLP、实体抽取、小样本多任务、OCR识别、智能语音识别

3主办方

4背景

第五届“中国法研杯”司法人工智能挑战赛(LAIC2022)在延续第四届自然语言处理赛道和创新创业赛道基础上,拟增设应用系统测评方向(面向具有成熟应用系统产品的法律科技行业相关企业)、司法大数据实证分析的征文方向,择期开启任务征集计划新手赛。各方向根据比赛需要设置专门的赛题和赛制,赛程相互独立。

Part2时间安排

各赛道报名时间不同,详见各赛道赛程安排

Part3奖励机制

Part4赛题描述

一共4个赛道:

自然语言处理

  1. 犯罪事实实体识别。犯罪事实实体识别是司法NLP应用中的一项核心基础任务,能为多种下游场景所复用,是案件特征提取、类案推荐等众多NLP任务的重要基础工具。本赛题要求选手使用模型抽取出犯罪事实中相关预定义实体。与传统的实体抽取不同,犯罪事实中的实体具有领域性强、分布不均衡等特性。

  2. 司法文本小样本多任务。在司法的各个业务中,存在着丰富的NLP场景,但往往会出现标注样本不足的现象,因此研究小样本场景的模型训练问题就变得非常必要。本赛题发布了关于司法的小样本多任务数据,旨在探索小样本学习最佳模型和在司法上的实践。

应用系统测评方向

  1. OCR识别准确率评测。针对卷宗的OCR识别进行准确率测评,测试将采用统一清晰度的图片样本进行。本赛道包含两个独立的子任务,分别形成两个测评榜单。

  • 任务一:测试仅针对识别准确率相关基础能力进行,不进行性能测试,不指定测试软硬件环境。

  • 任务二:测试仅针对识别准确率相关基础能力进行,不进行性能测试,指定CPU测试软硬件环境。

  1. 智能语音识别准确率评测。语音识别基础服务测试部分依据《GB/T 21023-2007 中文语音识别系统通用技术规范》开展,部分根据实际情况进行调整,仅针对语音识别准确率进行。

  2. 执行智能辅助升级规范符合评测。按照《关于人民法院执行案件流程信息管理系统电子卷宗深度应用及智能化升级技术规范》开展本次测评,测评结果提供各地法院在系统招标、建设过程中进行参考,择优选型,按需建设。

创新创业方向

本赛道通过面向智慧司法领域开展创新创业的方案征集及评选推优工作,推动智慧司法建设取得实效,进而惠及广大人民群众。大赛将通过设置奖金池、双创基金扶持等方式,激励全球范围的优秀人才组队参赛。

司法大数据征文比赛

第五届“中国法研杯”司法人工智能挑战赛(LAIC2022)特设首届“法研灯塔”司法大数据征文比赛。


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