张云婷，叶 麟，方滨兴，张宏莉

(哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨150001)

0 引 言

随着普法率的不断提高，普通民众的法律意识日益增强，法务系统的建设变得愈发重要，人们对公共法律服务的需求也呈上升趋势。由于现阶段面向公共法律服务的专业队伍规模有限，且分布在偏远地区的专业人员相对较少，很多民众对公共法律服务的需求无法得到很好的满足。在此情况下，智慧法务系统和智慧检务系统应运而生。无论是普通民众还是法官、律师等法律从业人员，均可从中得到所需的服务，这将为缓解专业队伍规模不够及分布不均的问题，提供有效的系统和技术支撑。其中，相似案例检索又是法务系统中一项基础且必要的需求。相似案例检索是指检索出与用户输入案例相似的案例，其在法官判案、民众普法、案件分类等方面均起着重要的作用。但是，传统的基于关键词的检索方式只能实现字面意义上的相似，并不能实现语义层面上的相似；而由于法律案例本身涉及很多知识领域，导致其和一般文章有所不同，因此仅依靠基于关键词的检索方式，无法实现非专业人员的精确检索。为此，本文提出了一种基于词频-逆文档频率（TFIDF）和法律本体的相似案例检索算法。该方法引入案例要素替代传统的关键词，使其能够实现语义上的相似文本匹配。其中，案例要素是指法律案例中的关键元素，如嫌疑人的个人背景、性格特点、心理特征以及行为表现等。……