[發明專利]一種基于深度學習的合同審核方法和裝置

在審

• 申請號: 202211133785.0
• 申請日: 2022-09-19
• 公開（公告）號: CN115456589A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 朱瑩;王心妍;胡岸;趙曜;張向伍;彭苒;裴磊;李長凱
• 申請（專利權）人: 國網河南省電力公司信息通信公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06V30/413;G06Q20/40;G06F16/33;G06F16/35;G06F16/36
• 代理公司: 深圳市興科達知識產權代理有限公司 44260
• 代理人: 覃曼萍

1.一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、對合同中的內容進行文本識別處理，得到合同文本；

S2、輸入甲方、乙方的簽訂信息并與S1中合同文本進行信息匹配，對甲方、乙方的個人基本信息進行驗證處理；

S3、對甲方、乙方的征信資料進行提取核對處理；

S4、將合同詞庫中各個合同的關鍵詞進行分類；

S5、屏蔽合同統一的格式內容部分，對合同文本中的關鍵名詞進行提取，通過關鍵名詞對S4分類后的關鍵詞進行歸類處理；

S6、設置合同風險敏感詞庫，對合同文本進行敏感詞比對處理，未識別出的敏感詞進行人工添加，并通過合同風險敏感詞庫學習處理；

S7、對比后大于百分比閾值后進行合同追溯處理，并對合同信息進行學習記錄；

S8、對比后在百分比閾值范圍內時對合同進行利益評估處理；

S9、確認無誤后進行合同簽訂處理。

2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S2中甲方、乙方的個人基本信息包括：甲、乙方姓名、甲、乙方聯系方式、甲、乙方身份證號碼和甲、乙方合同收件地址。

3.根據權利要求2所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S3中的征信資料進行提取核對處理具體包括以下步驟：

S31、依據甲方、乙方的個人基本信息通過征信平臺對個人征信信息進行查詢；

S32、對個人征信信息進行分類提取，與匹配的合同類型與征信信息進行匹配驗證處理。

4.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S4中的關鍵詞包括法律問題詞、缺失詞。

5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S5中的關鍵名詞進行提取的具體操作包括以下步驟：

S51、對合同的格式內容部分進行除去，對剩余內容進行錄入；

S52、對錄入的剩余內容與S4中分類后的關鍵詞進行匹配處理；

S53、匹配出合同中的關鍵詞后進行合同分類處理。

6.根據權利要求5所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S6中的敏感詞比對處理具體包括以下步驟：

S61、將合同文本與合同風險敏感詞庫內的敏感字詞進行比對，對得到的合同風險敏感字詞進行計數；

S62、并將計數后的風險敏感字詞與合同內容進行百分比計算，得到風險敏感字詞百分比；

S63、對敏感詞比對百分比閾值進行設置；

S64、將風險敏感字詞百分比與設置后的百分比閾值進行對比處理。

7.根據權利要求6所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S7中的合同追溯處理具體包括以下步驟：

S71、對大于百分比閾值后的合同進行甲方、乙方信息追蹤處理；

S72、將甲方、乙方的簽訂信息進行核對并進行合同修訂處理。

8.根據權利要求7所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S8中的利益評估處理具體包括以下步驟：

S81、對甲方、乙方可通過合同獲利的一方進行確認處理；

S82、對合同可獲取的利益進行預估算處理；

S83、對獲利的一方實際可獲取的利益進行計算；

S84、將實際可收獲的利益與預估算的利益進行大小比對，確認合同無誤。

9.根據權利要求8所述的一種基于深度學習的合同審核方法，其特征在于，所述S9中的合同簽訂處理具體包括以下步驟：

S91、對合同文本進行紙質打印處理；

S92、甲方、乙方對紙質打印的合同進行簽訂。

10.一種基于深度學習的合同審核裝置，其特征在于，包括合同云端儲存終端、合同糾紛處理終端、所屬合同展示終端和合同簽訂日志端；

所述合同云端儲存終端用于對全部合同內容進行云端同步儲存處理；

所述合同糾紛處理終端用于對出現問題的合同進行隔離并對合同內容進行調整處理；

所述所屬合同展示終端用于對甲方、乙方往期已簽訂過的合同進行顯示處理；

所述合同簽訂日志端用于在對合同進行更改和添加時進行信息記錄處理。