摘要
相似案件判决检索旨在从海量法律文书中快速找到与待审案件最相似的历史判决案例，为司法实践提供参考依据，是人工智能与法学交叉领域的重要研究方向。
本文首先阐述相似案件判决检索的定义、研究意义以及相关概念，并介绍其发展背景和应用领域；然后，梳理国内外研究现状，从法律文本表示、相似度计算、案件要素提取、法律知识图谱构建与应用等方面，分析现有研究方法和关键技术；接着，探讨当前研究存在的问题，如数据稀疏、语义鸿沟、评价指标单一等；最后，展望未来研究方向，包括深度学习、知识图谱、多模态融合等技术的应用，以及跨领域、跨语言相似案件判决检索等。
关键词：相似案件判决检索；法律文本表示；相似度计算；案件要素提取；法律知识图谱
#1.1相关概念
（1）相似案件判决检索
相似案件判决检索是指利用计算机技术，根据案件的事实描述、法律依据、裁判结果等信息，在海量法律文书数据库中查找与待审案件具有相似法律事实和裁判规则的已判决案件的过程。
（2）法律文本表示
法律文本表示是将非结构化的法律文本转化为计算机可处理的结构化形式，是相似案件判决检索的首要环节。
常用的表示方法包括词袋模型、向量空间模型、主题模型等。
（3）相似度计算
相似度计算是根据案件表示结果，量化案件之间的相似程度。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度、Jaccard相似度、欧氏距离等。
（4）案件要素提取
案件要素提取是从法律文本中自动识别和提取与案件判决相关的关键信息，例如当事人、案由、诉讼请求、判决结果等。
（5）法律知识图谱
法律知识图谱是以图结构的形式表示法律领域的概念、实体及其关系的知识库，可以为相似案件判决检索提供语义理解和推理支持。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
