1. 毕业设计（论文）主要内容：

综合考虑复杂法律文书的实际情况，拟以复杂法律文本为研究对象，融合深度学习的自然语言理解和相似度计算模型，在保持精度的情况下快速检索相似法律文书，获取对应判决。首先使用相似度计算策略来计算短文本在每种策略下的相似度值，然后通过相似度融合策略融合在各种相似度策略下的相似度值，接着对这些值进行排序得到top-k 的列表，最后根据需要对这些列表进行筛选选取需要的k 个法律文书。对于一个待检索法律文书，大部分前人的工作都是首先计算在每种相似度策略下的值，然后通过排序融合后再排序，得到top-k的结果。

本课题可采用传统的文本相似度计算策略和融合深度学习的法律文书的相似度计算策略，在要求保持较高精度的模式下，选取具有最高精度的相似度计算模型，此通用框架能较好的结合各类相似度计算策略以及考虑整体的高精度。

对于一个待检索法律文书及获取的top-k相似法律文书，计算裁决相似度，对于相似法律文书，若裁决得分低于阈值，进行预警。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200——300字文献摘要（装订成册，带封面）；

2. 认真填写周记，完成800字开题报告；

3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2018-01-14至2018-03-05：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

2018-03-06至2018-04-30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

2018-05-01至2018-05-25：撰写及修改毕业论文；

4. 主要参考文献

1. 软件工程（第2版），钱乐秋等，清华大学出版社，2013年。

2. web前段开发技术－html、css、javascript, 聂常红，人民邮电出版社，2013年。

3. 大数据时代－生活、工作与思维的大变革，［英］维克托.迈尔－舍恩伯格等，浙江人民出版社，2013.