摘要
随着法律数字化进程的加快，海量法律文本数据的积累为法律工作者带来了机遇和挑战。
相似案件检索作为一项重要的法律信息检索任务，旨在从庞大的案例库中快速准确地找到与目标案件相似的案例，为法律判决提供参考依据，提高司法效率。
传统的相似案件检索方法主要依赖于人工提取案件特征和专家构建规则，存在检索效率低、准确率不高的问题。
近年来，深度学习、知识图谱等人工智能技术的兴起为相似案件智能检索方法的研究提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了相似案件检索的研究背景和意义，分析了传统相似案件检索方法面临的挑战；然后，对基于深度学习和知识图谱的相似案件智能检索方法进行了综述，并分析了各种方法的优缺点；最后，对相似案件智能检索方法未来的研究方向进行了展望。
关键词：相似案件检索；深度学习；知识图谱；法律文本分析；人工智能
近年来，随着我国法治建设的不断加强和互联网的快速发展，法律案例数量呈爆炸式增长。
如何从海量案例数据中快速准确地检索出相似案件，成为法律界亟待解决的关键问题。
相似案件检索是指在给定一个目标案件的情况下，从案例库中检索出与该案件在案件事实、争议焦点、法律适用等方面相似的案例的过程。
相似案件检索在司法实践中具有重要的意义：
辅助法官判决:通过参考相似案件的判决结果，法官可以更加准确地把握案件事实的定性、法律的适用以及量刑的尺度，提高判决的准确性和公正性。
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