随着我国法制化进程的不断深入,社会公众对自身的合法权益也日益重视。当自身的合法权益受到侵害时,一般选择向律师寻求司法援助。尽管随着信息技术的发展,更多的律师信息出现在互联网上,但是法律的专业性很强,社会公众难以判断律师执业能力。因此,建立律师和社会公众的司法援助服务桥梁是国家治理的重要组成部分,是目前律师行业亟待解决的问题,对于社会的科学治理具有重大意义。“中国裁判文书网”的开通为社会公众寻求司法援助提供了便利的条件,本文基于该网站公开的裁判文书,结合用户画像、深度学习、自然语言处理等技术,从律师画像模型的构建、律师推荐方法、律师推荐系统三个方面展开了基于裁判文书的律师推荐系统的研究。本文首先将用户画像技术与律师行业特点相结合,通过对律师画像维度的确定以及律师要素权重设置,构建了律师画像,并实现了律师画像的生成和管理;其次基于层次分析法和模糊综合评价法,并对模糊综合评价模型进入了深入的研究,分析了律师能力因子的权重,构建律师执业能力评估模型,利用卷积神经网络分别对用户需求、律师画像进行特征提取,完成了对律师推荐算法的设计与实验,使得改进后的推荐模型得到了改善;最后开发出了律师推荐系统原型,包括用户需求导入、律师画像展示、推荐律师结果展示、统计信息展示等功能模块,测试结果表明该系统能较准确地推荐律师。