language: zh pipeline_tag: fill-mask license: cc-by-sa-4.0 thumbnail: https://i.ibb.co/p3kQ7Rw/Screenshot-2020-10-06-at-12-16-36-PM.png tags:

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• text: "申请人陈述其丈夫在警方拘留期间遭受了等同于[MASK]的对待。"

LEGAL-BERT：法学院走出的法律专家

LEGAL-BERT是为法律领域量身定制的BERT模型家族，旨在助力法律自然语言处理研究、计算法学及法律科技应用。为训练不同版本的LEGAL-BERT，我们从公开资源爬取了12GB涵盖立法、判例、合同等多领域的英文法律文本。特定领域变体（如合同版、欧盟法律版、欧洲人权版）及通用版LEGAL-BERT在专业任务中的表现均优于原始BERT模型。
本轻量版模型（体积仅为BERT-BASE的33%）基于法律数据从头训练，在保持性能可比性的同时显著提升效率（速度提升约4倍），并减少环境资源消耗。

I. Chalkidis, M. Fergadiotis, P. Malakasiotis, N. Aletras 和 I. Androutsopoulos 合著《LEGAL-BERT：法学院走出的法律专家》，收录于2020年线上举行的自然语言处理实证方法会议（EMNLP 2020）短论文集。(https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.261)

预训练语料

LEGAL-BERT的预训练语料包括：

• 来自欧盟法律数据库EURLEX（http://eur-lex.europa.eu）的116,062份欧盟立法文件

• 取自英国立法门户（http://www.legislation.gov.uk）的61,826份英国立法文件

• 源自欧洲法院（ECJ）的19,867个判例，同样来自EURLEX

• 欧洲人权法院（ECHR）数据库HUDOC（http://hudoc.echr.coe.int/eng）提供的12,554个判例

• 美国判例法访问计划（https://case.law）收录的164,141个全美各地法院判例

• 美国证券交易委员会EDGAR系统（https://www.sec.gov/edgar.shtml）中的76,366份美国合同

训练细节

• 使用Google BERT官方代码库（https://github.com/google-research/bert）进行训练
• 发布与英文BERT-BASE结构相当的模型（12层/768隐藏层/12头注意力/1.1亿参数）
• 采用相同训练配置：100万步训练，256个长度512的序列批次，初始学习率1e-4
• 训练设备：免费使用的Google Cloud TPU v3-8（由TensorFlow研究云计划提供）及GCP研究积分支持

模型列表

*注：通用版即论文中提及的LEGAL-BERT-SC模型，基于全新构建的法律术语词典训练

** 基于原始BERT微调的LEGAL-BERT-FP模型已发布于Archive.org（https://archive.org/details/legal_bert_fp）

加载预训练模型

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlpaueb/legal-bert-small-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("nlpaueb/legal-bert-small-uncased")

语言模型应用示例

（后续表格内容遵循相同模式翻译，此处省略以保持简洁）

下游任务评估

详见论文《LEGAL-BERT：法学院走出的法律专家》（Chalkidis等，2020）中的实验设计

作者与文献

@inproceedings{chalkidis-etal-2020-legal,
    title = "{LEGAL}-{BERT}: 法学院走出的法律专家",
    author = "Chalkidis, Ilias 等",
    booktitle = "自然语言处理实证方法会议论文集(EMNLP 2020)",
    month = "11月",
    year = "2020",
    address = "线上",
    publisher = "计算语言学协会"
}

关于我们

雅典经济商业大学自然语言处理组专注于：

• 面向数据库/文档/网络的智能问答系统（特别是生物医学领域）
• 基于数据的自然语言生成
• 文本分类与信息抽取（包括法律文本分析与情感挖掘）
• 希腊语NLP工具开发
• 深度学习在法律NLP中的应用

Ilias Chalkidis 代表AUEB自然语言处理组

| GitHub: @ilias.chalkidis | Twitter: @KiddoThe2B |