随着司法服务需求的日益增长，传统的手工盖章方式日益显现出其局限性，不仅拖慢了工作效率，延长了服务周期，更为身处异地的当事人带来了诸多不便。为应对这一挑战，众多司法机构积极拥抱数字化转型，引入电子签章技术，加速电子法律文书的普及与应用。 电子签章技术的应用，加速司法服务逐步向线上化、智能化迈进。这一过程不仅涵盖了诉讼、调解、公证办理及司法鉴定等多个环节，还极大地提升了法律服务的便捷性与效率。现在，

AI与法律：大模型在法律文书生成中的应用与前景 测试： 评估指标：使用BLEU、ROUGE等指标评估生成质量。 模型压缩：通过剪枝、量化等方法减小模型大小。 模型部署：将模型部署到服务器或移动端，实现实时生成。 常见问题与解答： 数据集构建：收集各类法律文书，进行清洗和标注。 模型训练：使用预训练模型进行迁移学习，设计有效的训练策略。 模型部署：将模型部署到服务器，提供API接口供调

在NLP领域中，文本分类舆情分析等任务相较于文本抽取，和摘要等任务更容易获得大量标注数据。因此在文本分类领域中深度学习相较于传统方法更容易获得比较好的效果。正是有了文本分类模型的快速演进，海量的法律文书可以通过智能化处理来极大地提高效率。我们今天就来分析一下当前state of art的文本分类模型以及他们在法律文书智能化中的应用。 文本分类领域走过路过不可错过的深度学习模型主要有FastTex