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申请/专利权人：北京厚普医药科技有限公司

摘要：本申请涉及信息处理技术领域，公开了一种临床试验项目的变更合同生成方法及系统。所述方法包括：获取临床试验项目变更数据并进行预处理，得到结构化变更数据；进行多维度分解，得到变更要素集合并进行变更影响分析，得到变更关联网络；进行路径分析和权重计算，得到关键变更路径并进行语义编码，得到变更内容语义向量；进行条款匹配，得到条款候选集并进行相似度计算，得到候选合同模板；对条款候选集进行语义重组和上下文适配，得到初始合同条款并进行一致性检查和冲突解决，得到优化合同条款；对候选合同模板和优化合同条款进行格式化和版本控制，生成目标变更合同文档，本申请提高了临床试验项目的变更合同生成的准确率。

主权项：1.一种临床试验项目的变更合同生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取临床试验项目变更数据，并对所述临床试验项目变更数据进行预处理，得到结构化变更数据；对所述结构化变更数据进行多维度分解，得到变更要素集合，并对所述变更要素集合进行变更影响分析，得到变更关联网络；对所述变更关联网络进行路径分析和权重计算，得到关键变更路径，并对所述结构化变更数据进行语义编码，得到变更内容语义向量；具体包括：对所述变更关联网络进行拓扑排序，得到变更节点序列，并根据所述变更节点序列对所述变更关联网络进行有向无环图转换，得到变更依赖图；对所述变更依赖图进行深度优先搜索，得到变更路径集合，并根据预设的变更影响因子对所述变更路径集合中的每条路径进行权重计算，得到加权变更路径集；对所述加权变更路径集进行路径重要性排序，得到路径重要性排序结果，并根据所述路径重要性排序结果选取关键变更路径；对所述结构化变更数据进行分词处理，得到变更词元序列，并根据预训练词嵌入模型对所述变更词元序列进行向量化，得到词元向量矩阵；对所述词元向量矩阵进行注意力机制加权求和，得到初步语义向量，并对所述初步语义向量进行归一化处理，得到变更内容语义向量；根据所述关键变更路径对合同知识库进行条款匹配，得到条款候选集，并根据所述变更内容语义向量对合同模板库进行相似度计算，得到候选合同模板；具体包括：对所述关键变更路径进行节点特征提取，得到变更特征向量集，并根据所述变更特征向量集对合同知识库进行初步筛选，得到相关条款子集；对所述相关条款子集进行语义编码，得到条款语义向量集，并对所述变更特征向量集和所述条款语义向量集进行余弦相似度计算，得到条款匹配度矩阵；对所述条款匹配度矩阵进行阈值过滤和冗余度分析，得到条款候选集；对所述变更内容语义向量进行维度扩展，得到扩展语义向量，并根据所述扩展语义向量对合同模板库中的模板进行向量化，得到模板向量集；对所述扩展语义向量和所述模板向量集进行点积运算，得到模板相似度列表，并根据所述模板相似度列表选取相似度最高的模板，得到候选合同模板；对所述条款候选集进行语义重组和上下文适配，得到初始合同条款，并对所述初始合同条款进行一致性检查和冲突解决，得到优化合同条款；对所述候选合同模板和所述优化合同条款进行格式化和版本控制，生成目标变更合同文档。

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