大量的法律案例以数字化的形式存储使得法务工作者及普通民众可以轻松地从法律案例库中搜索需要的信息,其中有用但又很有挑战的一项任务就是相似案例推荐。为了准确地从法理角度推荐相似案例,本文提出了一个基于神经网络的相似案例推荐模型,该模型首先用法律要素引导每个案例的文本表示向量的生成,进而用生成的向量计算任意一对案例的相似度分数,将相似度最高的案例集合作为推荐的相似案例。在真实的数据集上的实验证明本文的模型优于常用的文本相似度计算模型。
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