民间借贷案件适用法律推荐方法的研究与实现
这是一篇关于法律释明,数据处理,民间借贷,法律条文推荐,案例库的论文, 主要内容为随着“互联网+智慧法院”的提出,如何突破法律释明技术中适用法律的推荐引起法院的广泛关注。然而,目前法律释明业务在计算机方面的研究工作还不够充分,且停留在理论阶段,非法律专业人员对法律条文的认识理解存在困难。针对民间借贷案件中法律释明方面存在的相关问题和需求,本文提出一种基于案例推理的民间借贷案件适用法律推荐方法。首先,对民间借贷案件数据进行了解析处理,并设计了适用民间借贷案件的指标特征;其次,为了区分指标的重要程度,采用熵权法计算指标权重,结合相似度的计算,选取了最为相似的N个案例;最后,为相似案件中的法律条文设置了权重,大于某一阈值的法律条文作为可推荐法律条文。在此基础上,基于Spring Boot+MyBatis技术架构、前台采用Vue等框架,整合B/S模式,建立了完整的民间借贷案件适用法律推荐系统;基于token完成客户端发出的请求认证,在保证系统安全性的同时减少对MySQL数据库的频繁访问;通过案例库的构建、案例资源的管理、相似案例推荐和适用法律条文推荐等功能的设计与实现,系统可以实现自动推送与当前案件相似的历史案件,并推荐给当事人适用的法律条文。经过测试和实际案例的验证,本文构建的融合民间借贷案件法律条文推荐方法的系统实现基本达到了设计目标,为法律工作人员和非法律相关的使用者提供了极大的便利,具有一定的应用价值和发展前景。
民间借贷案件适用法律推荐方法的研究与实现
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民间借贷案件适用法律推荐方法的研究与实现
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民间借贷案件适用法律推荐方法的研究与实现
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民间借贷案件适用法律推荐方法的研究与实现
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