一种人工智能法务评审引擎系统开发方法技术方案

本发明专利技术公开了一种人工智能法务评审引擎系统开发方法，所述开发方法包括特定评审样本，还包括以下步骤：S1、针对电力的分词、词性标准、实体识别、关键词抽取和中心词抽取等研发相关电力合同文本的NLP处理和信息抽取模型。本发明专利技术中，通过研发出的人工智能法务评审引擎系统，解决人名、地名、机构名和时间基础要素的合同在线智能审查，包含质保期规则审查（例如工程合同一年、物资合同三年、其他合同一年等审查规则），对法务合同进行智能合同评审，用户可以在编写、预审和正视提交时，实现在线实时评审，实时提交时发现合同风险问题，大大提高合同评审环节的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能法务评审引擎系统开发方法
本专利技术涉及法务评审领域，尤其涉及一种人工智能法务评审引擎系统开发方法。
技术介绍
现有电网公司的法律事务部每年要评审5万多份各类合同，部门通常要配备几十名专业法务人员在合同流程的各个阶段在阅读评审，然而这种合同评审方式存在以下几个问题：（1）合同评审效率：当前合同在合同发起部门编写完成后，提交给人工审核，编写过程中的错误的发现需要在提交给人工审核后的多次沟通交互中实现，一次沟通往来至少平均下来需要半天的时间，导致合同评审效率不高，影响业务工作开展；（2）合同评审人力工作量大：每年大量的合同都需要人工进行评审，每份合同评审需要合同发起人、合同评审专业人员两边的人力在进行合同评审相关的编写、沟通讨论，需要耗费大量的人力；（3）合同风险评审管控有待提升：合同评审的风险识别主要依靠个人，风险无法有效管控。因此，研发出一种人工智能法务评审引擎系统开发方法，来提高合同评审效率、降低人力消耗以及提升合同风险评审管控力度。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能法务评审引擎系统开发方法，其特征在于，所述开发方法包括特定评审样本，所述特定评审样本由电力和法务相关的专业术语以及合同签订双方的通用信息组成，还包括以下步骤：/nS1、针对电力的分词、词性标准、实体识别、关键词抽取和中心词抽取等研发相关电力合同文本的NLP处理和信息抽取模型；/nS2、在步骤S1中的NLP处理和信息抽取模型的研发基础上，研发基于电力合同文本上下文的词向量ELMO语言模型；/nS3、在步骤S1-S2的研发基础上，研发基于深度神经网络的序列标注模型（Bi-LSTM-CRF）的实体抽取模型；/nS4、在步骤S1-S3中的实体抽取模型研发基础上，研发基于迁移学习的实体抽...

【技术特征摘要】
1.一种人工智能法务评审引擎系统开发方法，其特征在于，所述开发方法包括特定评审样本，所述特定评审样本由电力和法务相关的专业术语以及合同签订双方的通用信息组成，还包括以下步骤：
S1、针对电力的分词、词性标准、实体识别、关键词抽取和中心词抽取等研发相关电力合同文本的NLP处理和信息抽取模型；
S2、在步骤S1中的NLP处理和信息抽取模型的研发基础上，研发基于电力合同文本上下文的词向量ELMO语言模型；
S3、在步骤S1-S2的研发基础上，研发基于深度神经网络的序列标注模型（Bi-LSTM-CRF）的实体抽取模型；
S4、在步骤S1-S3中的实体抽取模型研发基础上，研发基于迁移学习的实体抽取模型；
S5、基于步骤S1-S4中的NLP处理和信息抽取模型，开发合同当事人双方信息抽取模型；
S6、基于步骤S1-S4中的NLP处理和信息抽取模型，开发履行的地点、期限和方式信息抽取模型；
S7、基于步骤S1-S4中的NLP处理和信息抽取模型，开发通讯和联络信息抽取模型；
S8、基于步骤S1-S4中的NLP处理和信息抽取模型，开发质保期审查要素信息抽取模型；
S9、基于步骤S1-S4中的NLP处理和信息抽取模型，开发争议解决方式信息抽取模型。


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【专利技术属性】
技术研发人员：马文，汪飞，赵志宇，凌波，苏文伟，黄祖源，田园，张航，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：云南;53