随着社会发展,社会案件数量持续增长。法律从业人员往往具有不同的知识结构、学识背景、从业经验和价值观导向。在对案件的审理过程中,不同的法律从业者往往对同一案件的判罚结果存在分歧和争议。目前对案件中相似事实的认定并没有形成同一标准,对于相似案件而言,处理案件的法律专业人士有着强烈的主观性,容易造成同案不同判的情况。对于民众而言,繁杂的法律条文使得专业壁垒非常高,普通人对于案件很难做出相对专业的判断。为满足司法领域智慧化的需求,本文设计并实现一个基于SSM框架的类案系统。该系统基于Lucene全文检索框架实现案例检索功能,为用户提供案例检索与阅读服务;基于LDA主题模型,结合语义分析与词频统计,构建类案推荐模型,为用户提供类案推荐服务;结合FastText、卷积神经网络和循环神经网络等算法构建罚金及法条预测模型,为用户提供案件罚金和适用法条预测服务。类案系统包括案例管理、案例阅读、案例检索、类案推荐、判罚预测和账户管理等功能模块。本文对系统各个模块进行分析、设计,根据设计方案给出相应实现结果。最后对类案系统进行系统且全面的测试验证工作,测试结果表明系统功能满足需求且性能良好。该类案系统不仅能消除部分专业壁垒,帮助民众了解法律知识和案件情况,同时也能为专业法律从业者提供参考,从而提高判案效率和质量,促进判决公正。