自2010年最高人民法院提出了案例指导制度以来,类案检索机制在司法辅助判决系统中扮演着越来越重要的角色。类案检索机制的意义在于能够辅助法官参阅类案,做到“同案同判”,并且让控辩审三方最大程度参与到审判中。但现有的类案检索系统存在以下问题:首先,在用户交互方面,类案检索流程较为复杂,没有考虑到不同使用主体的不同需求。例如,一些年长的法官因不擅长使用互联网技术,难以选择并熟练输入适当的检索要素;另外对于一些涉案的当事人,因缺乏法律专业知识而无法准确理解检索环节出现的专业名词。其次,类案检索的用户满意度不高,主要体现在检索平均响应时间长以及检索结果准确度不高。针对以上问题,本文以刑事类案为对象设计了一个引导式类案检索系统。本文完成的工作主要包括:（1）为了兼顾不同使用主体的需求,设计一种基于引导式多轮对话的类案关键要素采集流程。通过对话机器人引导用户与机器人沟通,系统自动从用户的回复中抽取类案检索所需的关键要素。具体实现中,通过引入任务型对话模块实现多轮对话引导。任务型对话模块包括自然语言理解和对话管理两个任务,其中,自然语言理解任务采用BILSTM-CRF命名实体识别模型从用户的回答中抽取类案检索所需的要素,并设计一个基于Bert模型的意图分类组件对用户回复的意图进行分类。对话管理采用填槽策略,进行多轮对话的引导。系统将在当前对话结束之后向用户展示捕获的检索要素。（2）为了提升类案检索的用户满意度,设计一个改进的垂直检索方案。首先,为了提升检索结果的准确度,建立要素权重调节机制,用户可以根据对于不同要素的关注度调整检索要素列表的顺序,系统根据其顺序量化各个要素的权重,并依据要素权重动态调整检索过程中文档的相关性算分。此外加入搜索联想以及聚合分析功能辅助用户完成检索。同时对分布式环境下检索过程中的文档算分机制进行优化;其次,为了降低系统的平均响应时间,引入分布式存储和检索机制,通过多数据节点消除数据单点传输限制,并加入数据副本提升数据读取能力。系统经过测试表明,优化后的任务型对话模块在刑事类案领域的命名实体识别和意图分类任务的准确度有了明显提升,且基于填槽策略的对话管理使得多轮对话引导更加合理。对于垂直搜索模块,对类案检索机制的改进以及辅助检索功能的加入,使检索结果的准确度得到提升,通过引入分布式垂直检索机制,降低了检索响应时间。系统基本达到预期效果。