一种基于课程学习的司法类案检索方法及系统

本发明属于自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于课程学习的司法类案检索方法及系统。该方法的过程如下：提取司法数据库中的每个司法案例的五个关键要素；以关键要素为节点，要素间的关联关系为边，将司法数据库转换为图；利用转换的图对案例匹配模型进行初级训练；利用K‑core算法将图划分为不同规模的子图，从子图获取初级课程训练案例对和高级课程训练案例对，并利用其对案例匹配模型进行两轮基于课程学习的初级和高级训练；由案例匹配模型生成查询案例的邻接矩阵；进而确定候选案例。计算查询案例与各个候选案例的相似度，对候选案例按相似度排序后输出。本发明解决现有类案检索无法识别文本语义关联、检索的准确性度不高的技术问题。