法律智能旨在赋予机器阅读理解法律文本与定量分析案例的能力，完成罪名预测、法律条款推荐、刑期预测等具有实际应用需求的任务，有望辅助法官、律师等人士更加高效地进行司法判决。近年来，以深度学习和自然语言处理为代表的人工智能技术取得巨大突破，也开始在法律智能领域崭露头角，受到学术界和产业界的广泛关注。目前，我国每年约产生6亿人次的法务需求，而全国从业律师不足40万，每人拥有律师数目远低于发达国家平均水平，迫切需要人工智能的力量来向个人和企业提供高效的法律咨询服务。同时，法律智能的应用也可以帮助提高法律服务机构的工作效率、降低成本以及减轻雇员压力，可以帮助法官实现同案同判，即所谓的大数据司法确保公平正义，是实现国家司法公正、高效的理想途径。因此，法律智能的发展将成为未来的趋势，具备极高的研究价值。

国内外与法律智能相关的研究已经开展了多年，最早可以追溯到1987年在美国波士顿的东北大学举办的首届国际人工智能与法律会议（ICAIL）。此次会议后的1991年成立了国际人工智能与法律协会（IAAIL），旨在推动法律智能这一跨学科领域的研究和应用，包括十大主要议题：

(1) 法律推理的形式模型；

(2) 论证和决策的计算模型；

(3) 证据推理的计算模型；

(4) 多智能体系统中的法律推理；

(5) 自动化的法律文本分类和概括；

(6) 从法律数据库和文本中自动提取信息；

(7) 针对电子取证和其他法律应用的机器学习和数据挖掘；

(8) 概念上的或者基于模型的法律信息检索；