一种基于深度理解的类案推荐方法

本发明公开了一种基于深度理解的类案推荐方法，包括以下步骤：语义提取，对案件文本进行预处理，通过编码器对预处理后的案件文本进行语义特征提取；所述语义特征提取包括初始罪名预测和法律实体识别；结构提取，将非线性的法律条文、司法解释和裁判规则转化为法条图谱数据库并进行要件解析，将法律实体识别结果与要件进行实体‑要件匹配；类案检索，将初步罪名预测结果与实体‑要件匹配结果进行动态融合，得到案件特征融合向量，根据所述案件特征融合向量进行相似度计算，并进行类案推荐。本发明解决了现有方法在长法律文本中识别准确率低以及对法律术语的精确语义边界识别不足的技术问题。