摘要
随着法律数字化进程的加快，海量法律文本数据不断积累，如何高效准确地检索相似案例成为法律工作者面临的难题。
传统的基于关键词匹配的检索方法难以捕捉法律文本的语义信息，检索效率和准确率难以满足实际需求。
近年来，人工智能技术飞速发展，为相似案件智能检索提供了新的解决方案。
本文首先介绍了相似案件智能检索的概念和意义，以及相关的法律文本表示、相似度计算等关键技术。
然后，对基于深度学习的相似案件检索方法进行详细综述，包括常用的模型结构、数据预处理方法、模型训练和优化策略等。
此外，还对相似案件检索系统的架构设计、功能模块实现和可视化界面设计进行了探讨。
最后，总结了现有研究的不足之处，并展望了未来的研究方向。
关键词：相似案件检索；深度学习；法律文本表示；相似度计算；智能检索系统
近年来，随着互联网和人工智能技术的快速发展，法律领域的信息化建设也取得了长足进步。
海量的法律文本数据为法律工作者提供了丰富的资源，但也带来了信息过载的挑战，如何从海量数据中快速准确地找到相似案例成为亟待解决的问题。
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