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183条罪名，202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。这部分数据可以注册下载，供参赛者前期训练和测试。
比赛开始2-3周后（具体时间请关注比赛新闻），我们将通过网络下载向有资格的参赛队伍定向发布CAIL2018-Large数据集，包括150万文书样例。最后，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：
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或无期，则需预测出的刑期与案件标准刑期完全相同才可得1分，否则为0，即：
如果la == 死刑或无期：
若lp == la，则score=1；
否则score=0；
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：
竞赛组织方稍后会提供了两个开源的针对不同任务的基线系统（LibSVM、RNN）。