使用 bert-pli 模型做法律文档匹配任务，主要为解决文本长度太大的问题。

采用了bert-pli模型，该模型的主要做法是对query和doc文本分成n，m个段落，使用bert对和n，m个段落进行拼接交互，得到n*m的交互矩阵，最后通过rnn后做attention得到文本相似度。

本项目只是采用了bert-pli的模型，对于训练过程做了修改。bert-pli原论文中，因为有段落和段落相似度的标签，所以bert是单独做fine tune的，即stage2是单独训练的。而LeCaRD数据集只有文档和文档之间的相似度，没有段落的，所以本项目直接对stage2和stage3一起训练。

数据集采用清华开源的 LeCaRD

数据已包含在项目中，clone即可使用

LeCaRD/data/candidates 包含每个问题对应的候选集，对每个问题，候选集大小为100，至少包含一个正样本。

LeCaRD/data/label/golden_labels.json 包含每个问题对应的正确答案

LeCaRD/data/query/query.json 包含问题的原文以及案由

LeCaRD/data/prediction 用于存放测试结果

LeCaRD/metrics.py 计算测试集指标的代码

LeCaRD/data/prediction/test.json 测试数据

pretrained_model/bert-base-chinese

bert模型文件，用户自行下载，删去其中tf_model.h5文件

stage2， bertpli模型

stage3，通过bert后做的rnn attention操作。

训练代码

测试代码

运行训练的脚本

段落数量不建议修改，大了可能会爆显存。

query平均长度是400+，所以取2段，每段长度小于255

doc最大长度20000+，所以取13段，每段长度小于255，想取更大，会爆显存（24G）。

max_para_q = 2
max_para_d = 13

训练一共使用了8张卡跑，每张卡24G显存。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python train.py

对应batch size 也是8，即一张卡一次只能跑一条数据。

batch_size = 8

./run.sh

python test.py

cd LeCaRD
python metrics.py --q test --m NDCG 
python metrics.py --q test --m P
python metrics.py --q test --m MAP