在智能化时代浪潮下,大数据和人工智能技术的应用快速发展,最高人民法院明确强调要提高涉诉信访系统的智能化水平。传统的涉诉信访系统在数据管理和共享上取得了显著成效,但在智能化处置技术上还明显不足,又尤其是在涉诉信访处理效果量化评估和相关舆情监控方面还存在缺失。国家重点研发计划“多源涉诉信访智能处置技术研究”的启动促进涉诉信访系统的智能化改革,对涉诉信访的处理效果评估和舆情监控提出了新的要求。本文在调研重庆市高级人民法院现有系统的问题与不足基础上,分别使用集成学习算法、混合神经网络模型进行处理效果评估和舆情新闻文本分类,采用分布式爬虫框架和大数据计算存储框架对涉诉信访数据和网络舆情数据进行分析处理和可视化展示。研发涉诉信访处理效果评估与舆情监测系统,是大数据和人工智能在法律行业跨领域的应用创新,能使法院智能化评估处理效果和重点关注相关舆情,数据可视化能更高效地展示数据内涵。该系统为法院指导涉诉信访工作起到支撑作用,更好满足信访工作的实际需求。论文主要工作包括:（1）调查分析当前已有系统存在的问题,并研究大数据和人工智能技术在司法领域的应用现状。（2）对系统研发使用的相关技术简介,包括大数据技术、前后端框架、数据采集、自然语言处理和集成学习等等。（3）分析涉诉信访案件和舆情新闻数据集的特点。提出基于随机森林特征筛选的XGBoost处理效果评估算法和基于混合神经网络模型的舆情新闻文本分类算法,实验结果证明所提方法的有效性。（4）对系统功能性需求和非功能性需求进行分析,完成系统的整体架构设计、流程设计、功能模块设计和数据库设计。（5）根据设计方案搭建数据仓库,实现对涉诉信访和舆情数据存储、分析和可视化,实现处理效果评估、舆情新闻分类、报告生成、数据可视化界面和后台管理模块等功能,最后针对系统的不足提出改进意见。本文的研究表明,该系统结合大数据和人工智能技术能改进法院在智能化评估和数据可视化的不足,提高数据利用效率,服务法院决策并指导信访工作,已在重庆市五家法院示范应用,并取得较好的应用效果。