法律领域篇章级多事件检测

#### 大赛背景

CCF大数据与计算智能大赛（CCF Big Data & Computing Intelligence Contest，简称CCF BDCI）由中国计算机学会于2013年创办。大赛由国家自然科学基金委员会指导，是大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事。大赛面向重点行业和应用领域征集需求，以前沿技术与行业应用问题为导向，以促进行业发展及产业升级为目标，以众智、众包的方式，汇聚海内外产学研用多方智慧，为社会发现和培养了大量高质量数据人才。

大赛迄今已成功举办八届，累计吸引全球1500余所高校、1800家企事业单位及80余所科研机构的12万余人参与，已成为中国大数据与人工智能领域最具影响力的活动之一，是中国大数据综合赛事第一品牌。

2021年第九届大赛以“数引创新，竞促汇智”为主题，立足余杭、面向全球，于9月至12月举办。大赛将致力于解决来自政府、企业真实场景中的痛点、难点问题，邀请全球优秀团队参与数据资源开发利用，广泛征集信息技术应用解决方案。

#### 赛题介绍

**1、赛题名称**

法律领域篇章级多事件检测

**2、赛题背景**

信息抽取是自然语言处理领域的一项基础任务，涉及事件抽取、命名实体识别等多个子任务。事件检测作为事件抽取的一个子任务，其结果对后续的事件元素抽取任务产生着重要影响。由于一个完整的法律案件通常需要一段包含多个事件的较长文本进行描述，而且其中往往存在触发词不明显或者不包含触发词的事件，因此，常用的基于触发词进行事件检测模型不能很好的发挥作用。随着国家法律体系的细化、完善，司法部门日常需要处理大量的案件信息。为帮助司法办案人员快速理清案件的发展状况，掌握法律案件中包含哪些类型的事件，需要依据真实存在的法律案件信息（人名、时间等信息已重造）利用机器学习等相关技术，建立稳健的事件检测模型，用于判断法律案件中所包含的各个事件对应的事件类型，为后续抽取各事件所涉及的元素提供有利信息。

**3、赛题任务**

利用机器学习、深度学习等相关技术，建立稳健的篇章级多事件检测模型，解决事件检测任务中事件触发词不明显等问题，有效判断一个真实发生的婚姻家庭类法律案件中包含多少事件以及对应的事件类型。

#### 出题专家

**冯建周老师**，计算机专业博士，副教授，硕士生导师。现任职于燕山大学信息科学与工程学院，担任软件工程系党支部书记。中国计算机学会高级会员，CCF大数据专家委员会专委，中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员，信息技术新工科产学联盟大数据与智能计算工委会委员。燕山大学新工科“软件+大数据”方向负责人，研究方向为自然语言处理与知识图谱。

**崔金满**，燕山大学在读硕士。

特别感谢冯建周老师、崔金满同学为数据科学人才培养做出的贡献。

#### 赛制规则

本赛题为训练赛，如无特别通知，永久开放

> 2021年9月27日15:00正式开放线上报名；

> 2021年10月11日上线赛题训练数据开放排名；

> 2021年12月06日进行大赛名次及奖品公布。

#### 奖励机制

本赛题为训练赛，不设置奖金。截至2021年12月6日0时整，排行榜前3名的队伍将会获得1个CCF会员名额+纪念奖牌，排行榜前50名的团队将会获得平台发出的电子证书。

注：如遇不同队伍得分相同的情形，排行榜会按照该评分提交时间的升序进行队伍排名。

#### 参赛交流

赛事交流微信群与客服微信

#### 参赛规则

**参赛组队规则**

1、参赛人群：大赛面向全球征集参赛团队，不限年龄、国籍，高校、科研院所、企业从业人员等均可登录官网报名参赛。

2、报名要求：参赛选手可报名不同赛道多个赛题，但在同一赛题中仅能报名参加一支团队。报名时所有团队成员需提供个人基本信息，并进行实名认证；参赛选手应当保证身份信息的真实性。大