来自：哈工大讯飞联合实验室

哈工大讯飞联合实验室发布的中文ELECTRA系列预训练模型再迎新成员。我们基于大规模法律文本训练出中文法律领域ELECTRA系列模型，并且在法律领域自然语言处理任务中获得了显著性能提升。欢迎各位读者下载试用相关模型。

项目地址：http://electra.hfl-rc.com

中文法律领域ELECTRA

我们在20G版（原版）中文ELECTRA的基础上加入了高质量2000万裁判文书数据进行了二次预训练，在不丢失大规模通用数据上学习到的语义信息，同时使模型对法律文本更加适配。本次发布以下三个模型：

• legal-ELECTRA-large, Chinese: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 324M parameters

• legal-ELECTRA-base, Chinese: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 102M parameters

• legal-ELECTRA-small, Chinese: 12-layer, 256-hidden, 4-heads, 12M parameters

快速加载

哈工大讯飞联合实验室发布的所有中文预训练语言模型均可通过huggingface transformers库进行快速加载访问，请登录我们的共享页面获取更多信息。

https://huggingface.co/HFL

模型键值如下：

hfl/chinese-legal-electra-large-discriminator

hfl/chinese-legal-electra-large-generator

hfl/chinese-legal-electra-base-discriminator

hfl/chinese-legal-electra-base-generator

hfl/chinese-legal-electra-small-discriminator

hfl/chinese-legal-electra-small-generator

效果评测

我们在罪名预测以及要素抽取任务上进行了基线测试。其中罪名预测任务使用的是CAIL 2018数据，要素抽取任务为in-house实际应用。可以看到本次发布的法律领域ELECTRA模型均相比通用ELECTRA模型获得了显著性能提升。

表1 罪名预测任务

表2 要素抽取任务

其他相关资源

• TextBrewer知识蒸馏工具

• • http://textbrewer.hfl-rc.com

• 中文BERT、RoBERTa、RBT系列模型

• • http://bert.hfl-rc.com

• 中文XLNet系列模型

• • http://xlnet.hfl-rc.com

• 中文MacBERT模型

• • http://macbert.hfl-rc.com

编辑：HFL编辑部

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