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

随着我国法制建设的不断完善和司法实践的深入推进，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件，成为了提高司法效率、保障司法公正的迫切需求。

传统的案件检索方法主要依赖于人工关键词匹配，这种方式存在检索效率低、检索结果准确性差等问题，难以满足日益增长的案件数量和复杂程度的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的快速发展，相似案件智能检索成为了法律信息检索领域的研究热点，国内外学者在案件文本表示、相似度计算、检索模型构建等方面取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在相似案件智能检索领域的研究起步相对较晚，但近年来取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对相似案件智能检索问题，重点研究以下内容：
1.案件文本的语义表示:-研究基于深度学习的案件文本表示方法，例如bert、word2vec等，将案件文本转化为能够表达其语义信息的向量表示。

-比较不同表示方法对相似案件检索性能的影响，选择最优的表示方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:收集和阅读国内外相关领域的文献，了解相似案件智能检索的研究现状、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.技术研究阶段:研究基于深度学习的案件文本表示、相似度计算和案件要素提取方法，构建相似案件智能检索模型。

-比较分析不同深度学习模型（如bert、word2vec、siamesenetwork等）在案件文本表示和相似度计算方面的性能。

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.基于深度学习的案件文本语义表示:本研究将探索使用bert、word2vec等深度学习模型对案件文本进行语义表示，克服传统方法无法有效捕捉文本深层语义信息的局限性，提高案件表示的准确性和全面性。

2.融合案件要素信息的相似度计算:本研究将探索将案件要素信息融入相似度计算模型，通过深度学习模型学习案件要素与案件语义之间的关联关系，提高相似度计算的准确性和可靠性。

3.构建面向中文法律文本的智能检索系统:本研究将设计和实现一个面向中文法律文本的相似案件智能检索系统，为司法人员提供高效、准确的案件检索服务，具有较高的实用价值。

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,王宁. 法律文本相似案例检索方法综述[j]. 图书情报工作,2020,64(13):135-144.

2. 葛浩,叶俊,徐金安,等. 基于卷积神经网络的法律文本相似案例检索[j]. 计算机工程与应用,2021,57(11):133-138.

3. 孙建涛,李秀娟,王晓龙. 基于多特征融合的相似案例检索方法研究[j]. 现代图书情报技术,2020(6):61-68.