【摘 要】
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随着中国裁判文书网等裁判文书公示网站的成立,互联网上存在着海量的裁判文书。快速自动化的从海量文书中寻找相似裁判文书成为广大法律相关从业者的需求。类案发现旨在发现文书内容相似的裁判文书,类案发现辅助法官寻找到相似文书,对于相似案例做出相似的判决以确保法律公正,也可辅助辩护律师寻找到相似的裁判文书为被告人进行辩护。以往的类案发现方法忽略了裁判文书中含有的法律专业知识,但是裁判文书属于专业领域的文本,引
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随着中国裁判文书网等裁判文书公示网站的成立,互联网上存在着海量的裁判文书。快速自动化的从海量文书中寻找相似裁判文书成为广大法律相关从业者的需求。类案发现旨在发现文书内容相似的裁判文书,类案发现辅助法官寻找到相似文书,对于相似案例做出相似的判决以确保法律公正,也可辅助辩护律师寻找到相似的裁判文书为被告人进行辩护。以往的类案发现方法忽略了裁判文书中含有的法律专业知识,但是裁判文书属于专业领域的文本,引入法律专业领域的知识能够更加精准的寻找到相似裁判文书。基于此,本文提出了一种引入法律术语来辅助寻找相似裁判文书的方法。本文的主要工作包括:（1）本文从百度百科中筛选法律术语,并识别出裁判文书中的实体,利用实体链接技术构建了法律术语和裁判文书的异构网络。（2）本文针对法律术语和裁判文书的异构网络,提出一种异构网络表示学习算法。通过该算法本文求得网络中裁判文书的向量表示,并根据文书向量之间的余弦相似度,得到裁判文书的相似文书。（3）本文设置了多组对比试验来验证本文方法的有效性,实验结果表明本文提出的方法提升了类案发现的效果,并验证了法律知识对于类案发现的作用。（4）基于本文提出的方法,本文设计并实现了一个类案发现系统,经过测试,系统满足各项功能和性能需求。综上所述,本文提出了一种基于网络表示学习的类案发现算法,并实现了相应的系统。相比已有系统,该系统能进一步提高类案发现的准确率。
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