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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明涉及智能文本审核技术领域，特别涉及一种基于要素抽取的智能合同审核方法，解决现有技术中的过度依赖人工规则，缺乏灵活性；未能深入挖掘合同结构与要素之间的深层关系、多阶段处理中易导致错误传播技术问题，具体为拆分合同原文为多个合同模块，使用双向的长短期记忆网络对合同模块中的句子进行特征编码，以将句子转换为向量表示；通过分析合同要素类型和合同模块类型共同出现的频率，通过构建C‑E图获得关系编码表示；结合关系编码表示和句子的向量表示，采用双反馈方案联合训练分类任务和要素抽取任务，抽取合同要素；搜索与合同缺失要素相关的合同要素，使用中文文本相似度评价指标对检索到的文本进行重新排名，输出审核报告。

主权项：1.一种基于要素抽取的智能合同审核方法，其特征在于，包括：步骤一，拆分合同原文为多个合同模块，使用双向长短期记忆网络对合同模块中的句子进行特征编码，以将句子转换为向量表示；步骤二，通过分析合同要素类型和合同模块类型共同出现的频率，以确定二者之间的相关性，通过构建C-E图实现，以此获得关系编码表示；步骤三，结合关系编码表示和句子的向量表示，采用双反馈方案联合训练分类任务和要素抽取任务，捕捉所述双反馈方案联合训练分类任务和所述要素抽取任务之间的相互作用，抽取合同要素；步骤四，结合知识库，搜索与合同缺失要素相关的合同要素，使用中文文本相似度评价指标对检索到的文本进行重新排名，根据相似度最高的信息，补充合同缺失要素，输出审核报告；所述步骤四中，结合知识库，搜索与合同缺失要素相关的模块，使用中文文本相似度评价指标BERTScore对知识库的文本进行重新排名，根据相似度最高的信息，作为缺失要素的提示补充内容，输出所述审核报告，所述中文文本相似度评价指标的计算方式为： （17），其中，表示模块的第i个子句，表示模块的第i个子句；其中，N表示模块和模块的子句的总数，是BERT模型计算得到的t1的第i个子句与t2的第i个子句之间的相似度；双反馈方案联合训练合同模块分类任务和合同要素抽取任务：是跨域、多任务的训练过程，用于模块分类和合同要素抽取任务；这个过程结合了双向反馈机制，在训练过程中，通过bw传递反向信息，通过fw传递正向信息。

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权利要求：

百度查询： 贵州大学 一种基于要素抽取的智能合同审核方法