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申请/专利权人：中国人寿保险股份有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种基于深度学习的合同审核方法、装置及电子设备，能够对合同文本是否缺失合同条款进行高效准确审核。所述方法包括：获取合同样本数据，将所述合同样本数据分解为合同文本段，创建训练数据集；对所述合同文本段进行聚类处理，根据聚类结果在所述训练数据集中为所述合同文本段添加相应的类属性标记；构建神经网络模型，利用所述训练数据集对所述神经网络模型进行训练优化，得到优化审核模型；利用所述优化审核模型对待审核合同文本进行处理。所述装置包括：训练样本模块、聚类模块、神经网络模块与文本审核模块。所述电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器用于运行基于深度学习的合同审核方法的计算机程序。
主权项：1.一种基于深度学习的合同审核方法，其特征在于，包括：获取合同样本数据，将所述合同样本数据分解为合同文本段，利用所述合同文本段创建训练数据集；对所述合同文本段进行聚类处理，根据聚类结果在所述训练数据集中为所述合同文本段添加相应的类属性标记；构建神经网络模型，利用所述训练数据集对所述神经网络模型进行训练优化，得到优化审核模型；利用所述优化审核模型对待审核合同文本进行处理；所述利用所述合同文本段创建训练数据集，包括：将预设专业词库作为分词配置文件对所述合同文本段进行分词处理；所述预设专业词库是指在合同这种特殊文字体裁中可能用到的特殊的专业用语集合；根据分词处理结果滤除所述合同文本段中的非相关分词；利用滤除所述非相关分词后的所述合同文本段创建训练数据集；所述对所述合同文本段进行聚类处理，包括：计算所述合同文本段中每个分词的词频与逆向文本频率，根据所述词频与所述逆向文本频率确定所述分词的词频-逆向文本特征；将所述合同文本段作为聚类对象，将所述合同文本段所包括的多个所述分词的所述词频-逆向文本特征作为所述聚类对象的多维度属性，利用K均值聚类算法，对多个所述合同文本进行聚类，聚类结果的多个类簇分别与多个合同条款种类一一对应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人寿保险股份有限公司 一种基于深度学习的合同审核方法、装置及电子设备
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