English version can be found here.

• 简介
• 任务说明

法律智能旨在赋予机器阅读理解法律文本与定量分析案例的能力，完成罪名预测、法律条款推荐、刑期预测等具有实际应用需求的任务，有望辅助法官、律师等人士更加高效地进行法律判决。近年来，以深度学习和自然语言处理为代表的人工智能技术取得巨大突破，也开始在法律智能领域崭露头角，受到学术界和产业界的广泛关注。

为了促进法律智能相关技术的发展，在最高人民法院信息中心、共青团**青年发展部的指导下，**司法大数据研究院、**中文信息学会、中电科系统团委联合清华大学、北京大学、**科学院软件研究所共同举办“2018**‘法研杯’法律智能挑战赛（CAIL2018）”。挑战赛将提供海量的刑事法律文书数据作为数据集，旨在为研究者提供学术交流平台，推动语言理解和人工智能领域技术在法律领域的应用，促进法律人工智能事业的发展。每年比赛结束后将举办技术交流和颁奖活动。诚邀学术界和工业界的研究者和开发者积极参与该挑战赛！

• 任务一（罪名预测）：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人被判的罪名；
• 任务二（法条推荐）：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测本案涉及的相关法条；
• 任务三（刑期预测）：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人的刑期长短。

参赛者可选择一个或者多个任务参与挑战赛。同时，为了鼓励参赛者参与到更多的任务中，组委会将单独奖励参与更多任务的参赛者。

本次挑战赛所使用的数据集是来自“**裁判文书网”公开的刑事法律文书，其中每份数据由法律文书中的案情描述和事实部分组成，同时也包括每个案件所涉及的法条、被告人被判的罪名和刑期长短等要素。

数据集共包括268万刑法法律文书，共涉及202条罪名，183条法条，刑期长短包括0-25年、无期、死刑。

我们将先后发布CAIL2018-Small和CAIL2018-Large两组数据集。CAIL2018-Small包括19.6万份文书样例，直接在该网站发布，包括15万训练集，1.6万验证集和3万测试集。CAIL2018-Large数据集，包括150万文书样例。剩余90万份文书将作为第一阶段的测试数据CAIL2018-Large-test。

数据利用json格式储存，每一行为一条数据，每条数据均为一个字典。

• fact: 事实描述
• meta: 标注信息，标注信息中包括:
  • criminals: 被告(数据中均只含一个被告)
  • punish_of_money: 罚款(单位：元)
  • accusation: 罪名
  • relevant_articles: 相关法条
  • term_of_imprisonment: 刑期
    刑期格式(单位：月)
    • death_penalty: 是否死刑
    • life_imprisonment: 是否无期
    • imprisonment: 有期徒刑刑期

这里是简单的一条数据展示:  
{   
	"fact": "2015年11月5日上午，被告人胡某在平湖市乍浦镇的嘉兴市多凌金牛制衣有限公司车间内，与被害人孙某因工作琐事发生口角，后被告人胡某用木制坐垫打伤被害人孙某左腹部。经平湖公安司法鉴定中心鉴定：孙某的左腹部损伤已达重伤二级。",   
	"meta": 
	{  
		"relevant_articles": [234],  
		"accusation": ["故意伤害"], 
		"criminals": ["胡某"],  
		"term_of_imprisonment": 
		{  
			"death_penalty": false,  
			"imprisonment": 12,  
			"life_imprisonment": false
		}
	}
}

CAIL2018数据集已经正式发布下载，下载地址为 CAIL2018数据集。

如果您引用CAIL2018数据集发表论文或取得科研成果，请您在发表论文和申报成果时声明“使用了CAIL2018数据集”，并按如下格式引用：

• Chaojun Xiao, Haoxi Zhong, Zhipeng Guo, Cunchao Tu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Yansong Feng, Xianpei Han, Zhen Hu, Heng Wang, Jianfeng Xu. CAIL2018: A Large-Scale Legal Dataset for Judgment Prediction. arXiv preprint arXiv:1807.02478, 2018. link

本次挑战赛使用的数据集均为来自**裁判文书网上的刑事法律文书，标准答案是案件的判决结果。我们提供了评测时使用的评分程序共选手使用，评测方法、环境和模型提交说明请看链接。

每项任务满分100分，下面将对三项任务的评价方法分别进行说明：

任务一（罪名预测）、任务二（法条推荐）两项任务将采用分类任务中的微平均F1值（Micro-F1-measure）和宏平均F1值（Macro-F1-measure）作为评价指标，其计算方式为：

则任务的最终分数为：

任务三（刑期预测）将采用下列公式，根据预测出的刑期与案件标准刑期之间的差值距离作为评价指标。设预测出的刑期为lp，标准答案为la，则

若v≤0.2，则score=1；
若0.2<v≤0.4，则score=0.8
……
以此类推。

特殊的情况

若案件刑期的标准答案为死刑则lp=-2， 无期则lp=-1，才计分。具体请见评测部分源码。

最后，将任务三所有测试点的分数相加并除以测试点总数乘以100作为任务三的评价得分：

每个任务的满分均为100，则总分为：

竞赛组织方提供了一个开源的针对不同任务的基线系统（LibSVM）。

选手交流QQ群：237633234。

这里。