中文法律条文推荐深度学习方法综述

法律条文推荐是判决预测的关键任务,旨在根据法律文书的案情描述和事实预测案件所涉及的法律条文。传统的基于机器学习的方法难以提取案情描述的深层特征,近年来基于深度学习的方法取得了较好的推荐效果。从中文法条推荐模型的构建模式、深度学习方法以及复杂应用场景等多个视角系统梳理现有研究成果,重点以卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络以及混合模型为索引,分析其在中文法律条文推荐中的应用,并在公开数据集上比较中文法律条文推荐深度学习算法的性能。通过分析现有研究,总结出数据集构造、复杂场景及可解释性问题是未来中文法律条文推荐研究面临的挑战。