相似案件智能检索方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国法治建设的不断推进和司法改革的深入发展，司法领域积累了海量的法律文本数据。

如何从这些海量数据中快速、准确地检索出与目标案件相似的历史案例，对于提高司法效率、保障司法公正具有重要的现实意义。

本课题以相似案件智能检索方法为研究对象，旨在探讨如何利用自然语言处理、机器学习等人工智能技术，构建智能化、高效化的相似案件检索系统，为司法人员提供辅助决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在相似案件检索领域展开了广泛的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内对于相似案件智能检索的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究适合案件文本特点的文本表示方法，将非结构化的案件文本转化为计算机可处理的结构化数据，并比较不同表示方法对相似案件检索性能的影响。

2.研究高效、准确的相似度计算方法，能够有效地衡量不同案件之间的相似程度，并比较不同相似度计算方法的优缺点。

3.探索将法律知识图谱融入相似案件检索过程，利用知识图谱中的法律概念、关系等信息，提高相似案件检索的准确性和可解释性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外相似案件检索的研究现状、主要方法和技术，在此基础上，对案件文本的特点进行分析，研究适合案件文本的表示方法，并选择合适的相似度计算方法。

然后，利用深度学习技术构建相似案件检索模型，并通过实验验证模型的有效性。

具体步骤如下：1.文献调研：阅读相关领域的文献，了解相似案件检索的研究现状、主要方法和技术，以及法律知识图谱的构建方法和应用。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的案件文本表示方法，能够更好地捕捉案件文本的语义信息，提高相似案件检索的准确率。

2.结合法律知识图谱，提出一种基于知识增强的相似案件检索方法，利用知识图谱中的法律概念、关系等信息，提高相似案件检索的准确性和可解释性。

3.构建一个面向司法领域的相似案件智能检索系统，为司法人员提供辅助决策支持，提高案件审理效率和质量。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘华,王晓龙,叶阳东,等.基于bert和多特征融合的相似案例检索方法[j].计算机工程,2021,47(03):277-285.

2.张宸,刘华,陈东,等.融合多特征的法律文本相似案例检索[j].计算机应用,2021,41(01):251-257.

3.李晓东,李松,王宇航,等.融合句法和语义信息的相似案例检索[j].中文信息学报,2020,34(11):113-121.