本发明涉及一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型及方法，属于人工智能技术领域。先构建法条匹配数据集，接着对案件事实和法律条文两者进行关键词抽取，拼接案件事实和法条输入预训练模型BERT进行语义表征，并行于BERT最后一层transformer额外堆叠一个关键词注意力transformer层得到案件事实关键语义表征和法条关键语义表征，最后融合BERT匹配对特征、对齐特征、关键语义表征和关键差异特征经过全连接层进行线性变换和使用softmax激活函数得到案件事实和法条的匹配值，大于匹配阈值的为该案件事实涉及的所有法条。本发明融合案件事实和法律条文两者的关键词信息，具有良好的可解释性，给法律专业人员和非专业人员提供了便捷帮助。