CN114863463A - 一种对合同文本的智能审核校验方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对合同文本的智能审核校验方法及装置。其中，该方法包括：获取原始合同文本数据；从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据；根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构；通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。本发明解决了现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题。

Description

一种对合同文本的智能审核校验方法及装置

技术领域

本发明涉及合同文本核对和校验领域，具体而言，涉及一种对合同文本的智能审核校验方法及装置。

背景技术

随着智能化科技的不断发展，人们的生活、工作、学习之中越来越多地用到了智能化设备，使用智能化科技手段，提高了人们生活的质量，增加了人们学习和工作的效率。

目前，针对企业合同文本进行审核和校验的时候，通常采用合同文本数据识别工具，对不同合同文本的文本数据和表格数据进行识别和摘取，并根据摘取的所有内容进行比对和审核，或者通过相关的神经网络模型对合同文本提取出来的数据进行训练和输出，得到合同审核和校验结果。但是现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种对合同文本的智能审核校验方法及装置，以至少解决现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种对合同文本的智能审核校验方法，包括：获取原始合同文本数据；从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据；根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构；通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。

可选的，所述原始合同文本数据由所述固定字段数据、所述非固定字段数据和结构数据组成。

可选的，在所述根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构之前，所述方法还包括：根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型。

可选的，所述根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构包括：获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种对合同文本的智能审核校验装置，包括：获取模块，用于获取原始合同文本数据；提取模块，用于从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据；选择模块，用于根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构；生成模块，用于通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。

可选的，所述原始合同文本数据由所述固定字段数据、所述非固定字段数据和结构数据组成。

可选的，所述装置还包括：训练模块，用于根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；组成模块，用于将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；训练模块，还用于通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型。

可选的，所述选择模块包括：获取单元，用于获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；识别单元，用于对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种对合同文本的智能审核校验方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种对合同文本的智能审核校验方法。

在本发明实施例中，采用获取原始合同文本数据；从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据；根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构；通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果的方式，解决了现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种对合同文本的智能审核校验方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种对合同文本的智能审核校验装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种对合同文本的智能审核校验方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一

图1是根据本发明实施例的一种对合同文本的智能审核校验方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取原始合同文本数据。

可选的，所述原始合同文本数据由所述固定字段数据、所述非固定字段数据和结构数据组成。

具体的，本发明实施例为了将合同文本中的数据进行处理，达到智能审核校验合同文本的技术效果，解决现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题，需要首先获取原始合同文本数据，获取原始合同文本数据可以通过图片采集的方式，利用拍摄设备对合同文本全篇进行拍摄取像，并将图像进行优化和处理，得到原始合同文本数据，也可以根据用户的输入，将合同文本的各个项目输入至固定的合同审核模型中，利用电子数据的形式将原始合同文本的所有数据进行呈现，以便后续对合同文本数据进行处理和分析，达到审核校验的技术效果。

步骤S104，从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据。

具体的，本发明实施例在获取到了原始合同文本之后，为了将合同文本中的数据进行拆分，需要根据原始合同文本数据提取固定字段数据和非固定字段数据，其中，固定字段包括通用的合同规则和合同模板内容，如甲方信息、乙方信息、保密原则、追责原则等，非固定字段包括了所有可变信息，如人员、金额、服务内容等。

步骤S106，根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构。

具体的，在获取到非固定字段之后，需要根据非固定字段的具体内容来选择审核校验模型，那么也就是说不同的非固定字段存在着不同的审核校验模型输入特征，因此利用二阶矩阵将不同的非固定字段与不同的审核校验模型输入特征联系起来，方可达到灵活使用模型的技术效果。

步骤S108，通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。

可选的，在所述根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构之前，所述方法还包括：根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型。

可选的，所述根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构包括：获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

具体的，在利用校验审核模型和固定字段进行合同文本审核校验的时候，需要首先根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型，然后获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

通过上述实施例，解决了现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题。

实施例二

图2是根据本发明实施例的一种对合同文本的智能审核校验装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：

获取模块20，用于获取原始合同文本数据。

可选的，所述原始合同文本数据由所述固定字段数据、所述非固定字段数据和结构数据组成。

具体的，本发明实施例为了将合同文本中的数据进行处理，达到智能审核校验合同文本的技术效果，解决现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题，需要首先获取原始合同文本数据，获取原始合同文本数据可以通过图片采集的方式，利用拍摄设备对合同文本全篇进行拍摄取像，并将图像进行优化和处理，得到原始合同文本数据，也可以根据用户的输入，将合同文本的各个项目输入至固定的合同审核模型中，利用电子数据的形式将原始合同文本的所有数据进行呈现，以便后续对合同文本数据进行处理和分析，达到审核校验的技术效果。

提取模块22，用于从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据。

具体的，本发明实施例在获取到了原始合同文本之后，为了将合同文本中的数据进行拆分，需要根据原始合同文本数据提取固定字段数据和非固定字段数据，其中，固定字段包括通用的合同规则和合同模板内容，如甲方信息、乙方信息、保密原则、追责原则等，非固定字段包括了所有可变信息，如人员、金额、服务内容等。

选择模块24，用于根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构。

具体的，在获取到非固定字段之后，需要根据非固定字段的具体内容来选择审核校验模型，那么也就是说不同的非固定字段存在着不同的审核校验模型输入特征，因此利用二阶矩阵将不同的非固定字段与不同的审核校验模型输入特征联系起来，方可达到灵活使用模型的技术效果。

生成模块26，用于通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。

可选的，所述装置还包括：训练模块，用于根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；组成模块，用于将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；训练模块，还用于通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型。

可选的，所述选择模块包括：获取单元，用于获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；识别单元，用于对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

具体的，在利用校验审核模型和固定字段进行合同文本审核校验的时候，需要首先根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型，然后获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种对合同文本的智能审核校验方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种对合同文本的智能审核校验方法。

通过上述实施例，解决了现有技术中的合同文本审核校验机制，仅仅是通过对合同文本中识别到的合同数据进行审核和校验，比如甲方乙方权利义务，金额等，无法通过合同的不同文本数据类型进行分层、分级校验审核，降低了合同文本审核校验的精度和效率的技术问题。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种对合同文本的智能审核校验方法，其特征在于，包括：

获取原始合同文本数据；

从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据；

根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构；

通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始合同文本数据由所述固定字段数据、所述非固定字段数据和结构数据组成。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构之前，所述方法还包括：

根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；

将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；

通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构包括：

获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；

对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

5.一种对合同文本的智能审核校验装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取原始合同文本数据；

提取模块，用于从所述原始合同文本中，提取出固定字段数据和非固定字段数据；

选择模块，用于根据所述非固定字段数据选择审核校验模型的特征输入结构；

生成模块，用于通过所述固定字段和所述审核校验模型，生成所述原始合同文本数据的校验结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述原始合同文本数据由所述固定字段数据、所述非固定字段数据和结构数据组成。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于根据所述固定字段数据训练第一阶审核校验模型；

组成模块，用于将所述非固定字段数据和所述第一阶审核校验模型进行组成，得到第二阶审核校验模型；

训练模块，还用于通过所述第一阶审核校验模型的底层矢量特征和所述第二阶审核校验模型矢量关系特征，训练所述审核校验模型。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述选择模块包括：

获取单元，用于获取所述非固定字段数据中的特征标识，其中，所述特征标识表征着合同文本的唯一性指标；

识别单元，用于对所述特征标识进行识别，选择所述审核校验模型的特征输入结构。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

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