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申请/专利权人：太极计算机股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和知识图谱的合同审查方法、装置、设备和存储介质，属于合同审查技术领域，解决合同审查的工作效率、准确率以及合理性都很低的问题。本发明的方法包括：对待审合同进行分类；根据所述待审合同的分类，选取要素抽取模型，所述要素抽取模型是基于深度学习建立得到；利用所述要素抽取模型，对所述待审合同的要素和条款进行抽取，获取待审要素和待审条款，所述待审要素包括要素内容和要素类型，所述待审条款包括条款内容和条款类型；根据所述待审要素和待审条款，检索合同知识图谱，获取对应的检索条款；基于所述对应的检索条款，对所述待审条款进行审核。本发明适用于对合同或公文的审查。
主权项：1.一种基于深度学习和知识图谱的合同审查方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、对待审合同进行分类，所述分类具体包括：步骤1.1、根据所述待审合同的标题，对所述待审合同进行分类，若获取到所述待审合同的分类，执行步骤2；否则，执行步骤1.2；步骤1.2、根据所述待审合同的文本，对所述待审合同进行分类，获取所述待审合同的分类，执行步骤2；步骤2、根据所述待审合同的分类，选取要素抽取模型，所述要素抽取模型是基于深度学习建立得到；步骤3、利用所述要素抽取模型，对所述待审合同的要素和条款进行抽取，获取待审要素和待审条款，所述待审要素包括要素内容和要素类型，所述待审条款包括条款内容和条款类型；步骤4、根据所述待审要素和待审条款，检索合同知识图谱，获取对应的检索条款；步骤5、基于所述对应的检索条款，对所述待审条款进行审核；步骤1.1中所述的，根据所述待审合同的标题，对所述待审合同进行分类，具体包括：采用词向量表示待审合同的标题文本；根据所述词向量，利用BiLSTM模型获取所述待审合同的标题文本特征；根据所述待审合同的标题文本特征，利用Attention注意力机制，获取所述待审合同的标题文本特征的重要程度；将所述待审合同的标题文本特征的重要程度进行池化后，利用分类器对所述待审合同进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太极计算机股份有限公司 一种基于深度学习和知识图谱的合同审查方法、装置、设备和存储介质
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