本發(fā)明涉及工智能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其涉及一種行業(yè)云環(huán)境下基于cnn的大模型合同評審方法。

背景技術(shù)：

1、隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和商業(yè)活動的日益頻繁，合同已成為各種交易和合作中不可或缺的文件。合同評審是確保合同內(nèi)容合理、合法的重要環(huán)節(jié)，對于避免合同糾紛、保護(hù)各方權(quán)益具有重要意義。然而，傳統(tǒng)的合同評審方式主要依賴于人工審核，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力，且容易出現(xiàn)疏漏和錯(cuò)誤。

2、近年來，隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，利用計(jì)算機(jī)對合同文本進(jìn)行分析和評審成為可能。特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)在圖像識別和自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果，為合同評審提供了新的思路和方法。

3、cnn是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有較強(qiáng)的特征提取和分類能力。通過卷積層和池化層的組合，cnn能夠自動學(xué)習(xí)文本中的局部特征和全局特征，將文本轉(zhuǎn)化為高維的向量表示。這種方法不僅能夠捕捉到文本中的關(guān)鍵信息，還能夠識別出復(fù)雜模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系，為合同評審提供了重要的技術(shù)支持。

4、然而，傳統(tǒng)的cnn模型在處理長文本和大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在一定的局限性。傳統(tǒng)的人工合同評審方式往往耗費(fèi)大量時(shí)間，且由于人的主觀判斷和精力有限，容易出現(xiàn)錯(cuò)誤和疏漏。此外，人工評審方式在處理大量合同時(shí)，勞動強(qiáng)度大，效率低下，難以滿足現(xiàn)代商業(yè)活動對合同評審速度和質(zhì)量的要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種行業(yè)云環(huán)境下基于cnn的大模型合同評審方法，通過運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)這一強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對合同文本的高效、準(zhǔn)確分析，提取出合同文本中的關(guān)鍵特征。不僅能夠捕捉到文本中的關(guān)鍵信息，還能夠識別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)和不合理的條款。

2、該方法通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動和nlp技術(shù)的結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對合同文本進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的分析和評審。通過自動識別合同中的關(guān)鍵條款，并對條款的合理性進(jìn)行評估，為用戶提供及時(shí)的反饋和建議。

3、本發(fā)明的技術(shù)方案是：

4、一種行業(yè)云環(huán)境下基于cnn的大模型合同評審方法，包括

5、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集大量的合同文本數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除無關(guān)信息，并進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注。

6、特征提?。豪胏nn模型對合同文本進(jìn)行特征提取。通過卷積層和池化層的組合，自動學(xué)習(xí)合同文本中的局部特征和全局特征，將文本轉(zhuǎn)化為高維的向量表示。

7、模型訓(xùn)練：使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集對cnn模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過反向傳播算法和梯度下降方法，優(yōu)化模型的權(quán)重和參數(shù)，使得模型能夠準(zhǔn)確地區(qū)分合理和不合理的合同條款。

8、合同評審：用戶上傳合同文檔后，系統(tǒng)利用訓(xùn)練好的cnn模型對合同文本進(jìn)行特征提取和匹配。根據(jù)模型的輸出結(jié)果，識別合同中的合理和不合理內(nèi)容，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。輸出序列解碼：將解碼層生成的預(yù)測詞匯序列轉(zhuǎn)換為可讀的自然語言文本。

9、結(jié)果展示與建議：將評審結(jié)果以可視化方式展示給用戶，高亮顯示不合理?xiàng)l款。同時(shí)，根據(jù)評審結(jié)果提供修改建議，幫助用戶完善合同。

10、進(jìn)一步的，

11、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，具體包括：

12、a)數(shù)據(jù)收集：

13、從各種來源收集合同文本數(shù)據(jù)，包括標(biāo)準(zhǔn)合同模板、歷史合同、法律條文；

14、b)數(shù)據(jù)清洗：

15、去除合同文本中的無關(guān)信息，包括頁眉、頁腳、簽名、日期；識別并刪除文本中的空白符、空格、換行符，以凈化數(shù)據(jù)；

16、c)數(shù)據(jù)預(yù)處理：

17、對合同文本進(jìn)行分詞，將連續(xù)的文本分割為單詞或短語，以便后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練；

18、對分詞后的文本進(jìn)行詞性標(biāo)注，將每個(gè)單詞或短語標(biāo)記為名詞、動詞、形容詞，以提供更多關(guān)于詞語的上下文信息。

19、d)數(shù)據(jù)標(biāo)注：

20、對合同文本中的關(guān)鍵條款進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)明合理和不合理的條款；為每個(gè)條款分配一個(gè)標(biāo)簽，用于后續(xù)模型訓(xùn)練和評估。

21、特征提取具體包括：

22、a)輸入準(zhǔn)備：

23、將經(jīng)過預(yù)處理的合同文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合輸入到cnn模型的格式；

24、b)詞嵌入：

25、利用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型將合同文本中的每個(gè)單詞或短語映射為稠密的向量表示；

26、c)構(gòu)建卷積層：

27、在cnn模型中，使用數(shù)個(gè)卷積核對輸入的詞嵌入向量進(jìn)行卷積操作；每個(gè)卷積核捕捉不同類型的局部特征；卷積操作通過滑動窗口的方式在文本序列上進(jìn)行，以捕捉局部上下文信息；

28、d)應(yīng)用激活函數(shù)：

29、在卷積層之后，應(yīng)用非線性激活函數(shù)以引入非線性特性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力；

30、e)池化操作：

31、在卷積層之后，使用池化層對卷積后的特征進(jìn)行降維；池化操作選擇卷積特征中的最重要信息，并減少后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量；

32、f)特征組合：

33、將數(shù)個(gè)卷積層和池化層的輸出進(jìn)行組合，以構(gòu)建更高級別的特征表示；

34、g)高維向量表示：

35、通過數(shù)個(gè)卷積和池化層的組合，最終得到一個(gè)高維的向量表示，該向量包含了合同文本中的局部特征和全局特征。

36、其中

37、特征組合通過堆疊多個(gè)卷積和池化層來實(shí)現(xiàn)，每個(gè)層都會捕捉更復(fù)雜的模式和關(guān)系。

38、高維的向量表示可以用于后續(xù)的分類或回歸任務(wù)，以評估合同條款的合理性。

39、模型訓(xùn)練具體包括：

40、a)初始化模型：

41、初始化cnn模型的權(quán)重和參數(shù)；

42、b)前向傳播：

43、將準(zhǔn)備好的合同文本數(shù)據(jù)輸入到cnn模型中，通過卷積層、激活函數(shù)、池化層依次進(jìn)行處理；在前向傳播過程中，模型將自動提取合同文本中的特征，并將其轉(zhuǎn)化為高維的向量表示；

44、c)計(jì)算損失：

45、使用損失函數(shù)計(jì)算模型輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異；損失函數(shù)將衡量模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差大小，用于評估模型的性能；

46、d)反向傳播：

47、根據(jù)計(jì)算出的損失，通過反向傳播算法計(jì)算模型中各個(gè)權(quán)重和參數(shù)的梯度；反向傳播算法將誤差信號從輸出層傳播回輸入層，并計(jì)算每個(gè)權(quán)重和參數(shù)對損失函數(shù)的貢獻(xiàn)；

48、e)梯度下降：

49、使用梯度下降方法或其他優(yōu)化算法更新模型的權(quán)重和參數(shù)；

50、f)迭代訓(xùn)練：

51、重復(fù)執(zhí)行前向傳播、計(jì)算損失、反向傳播和梯度下降的過程，多次迭代訓(xùn)練模型；在每次迭代中，模型將逐漸學(xué)習(xí)到合同文本中的特征和模式，提高對合理和不合理合同條款的區(qū)分能力；

52、g)模型評估：

53、在訓(xùn)練過程中，定期使用驗(yàn)證集或測試集對模型進(jìn)行評估；通過計(jì)算模型在驗(yàn)證集或測試集上的損失和準(zhǔn)確率等指標(biāo)，評估模型的性能和泛化能力。

54、其中，梯度下降方法根據(jù)計(jì)算出的梯度，以學(xué)習(xí)率調(diào)整權(quán)重和參數(shù)，使得模型的損失函數(shù)值減小。

55、合同評審，具體包括：

56、a)用戶上傳合同文檔：

57、用戶通過系統(tǒng)提供的界面或api上傳合同文檔；合同文檔可以是各種格式，系統(tǒng)應(yīng)能接受并處理不同格式的文檔；

58、b)文檔預(yù)處理：

59、對用戶上傳的合同文檔進(jìn)行預(yù)處理，將合同文本轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可處理的格式；同時(shí)，進(jìn)行初步的清洗和分詞，去除無關(guān)信息；

60、c)特征提?。?/p>

61、利用訓(xùn)練好的cnn模型對預(yù)處理后的合同文本進(jìn)行特征提?。煌ㄟ^卷積層和池化層的組合，自動學(xué)習(xí)合同文本中的局部特征和全局特征，將文本轉(zhuǎn)化為高維的向量表示；

62、d)特征匹配：

63、將提取到的合同特征與訓(xùn)練好的模型進(jìn)行匹配；模型根據(jù)輸入的特征向量，通過隱藏層和全連接層進(jìn)行處理，最終輸出一個(gè)預(yù)測結(jié)果，表示合同條款的合理性；

64、e)識別合理和不合理內(nèi)容：

65、根據(jù)模型的輸出結(jié)果，識別合同中的合理和不合理內(nèi)容；模型輸出一個(gè)概率或分?jǐn)?shù)，表示合同條款屬于合理或不合理的置信度；根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值，將條款劃分為合理或不合理；

66、f)風(fēng)險(xiǎn)評估：

67、對識別出的不合理內(nèi)容進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估；評估不合理?xiàng)l款可能導(dǎo)致的問題，提供風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告。

68、本發(fā)明的有益效果是

69、提高效率和準(zhǔn)確性：通過使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)的大模型進(jìn)行合同評審，可以大幅提高評審的效率和準(zhǔn)確性。自動化處理減少了人工審核所需的時(shí)間，同時(shí)降低了人為錯(cuò)誤的可能性。

70、減少勞動成本：傳統(tǒng)的人工合同評審需要大量的法律專業(yè)人員進(jìn)行耗時(shí)的工作，而本發(fā)明的方法可以減少對人工的依賴，從而降低勞動成本。

71、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)評估能力：本發(fā)明的方法能夠?qū)贤械牟缓侠韮?nèi)容進(jìn)行識別和風(fēng)險(xiǎn)評估，幫助用戶全面了解合同潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)影響，從而做出更為明智的決策。

72、促進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化和一致性：自動化的評審過程確保了合同評審的標(biāo)準(zhǔn)化和一致性，減少了因個(gè)人主觀判斷差異而導(dǎo)致的評審標(biāo)準(zhǔn)不一的問題。

73、改善用戶體驗(yàn)：用戶通過上傳合同文檔即可獲得快速的評審結(jié)果，改善了用戶體驗(yàn)，提高了用戶對合同評審服務(wù)的滿意度。

74、支持大規(guī)模處理：本發(fā)明的方法能夠處理大量的合同文本數(shù)據(jù)，適用于大型企業(yè)或法律服務(wù)機(jī)構(gòu)，滿足大規(guī)模合同評審的需求。

75、持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化：隨著時(shí)間的推移，本發(fā)明的系統(tǒng)可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)用戶反饋和市場變化，不斷優(yōu)化模型，提高評審的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

76、法律合規(guī)性：本發(fā)明的方法可以幫助企業(yè)和個(gè)人更好地遵守法律法規(guī)，通過識別和修改不合規(guī)的合同條款，減少違法行為的發(fā)生。