【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是指基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统。
技术介绍
1、随着数字化转型的深入推进，计算机文档作为信息传递与业务流转的核心载体，其合规性直接关系到金融、法律、医疗等关键领域的风险管控与业务规范性。例如，金融行业的合同文档需符合监管机构的合规条款，法律文书需严格遵循条文逻辑，医疗记录需满足隐私保护与数据规范等要求。然而，文档类型的多元化、内容的复杂性以及规则的动态更新，使得传统文档合规检测方法面临一些困难。
2、传统文档合规检测有的主要依赖人工审核与基于固定规则的自动化校验，存在局限性。人工审核受限于效率低下、主观性偏差以及疲劳导致的误判风险，会存在难以适应大规模文档的实时检测需求。有的技术无法解析文档的空间结构特征、上下文语义关联以及复杂规则的嵌套逻辑，影响非结构化文档、多模态融合文档的检测准确率。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，有效提升了文档合规检测的效率。
2、为解决上...
【技术保护点】
1.基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，生成联合特征张量，包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，基于形式化规则库加载的最新规则集及联合特征张量，通过语义对齐模块计算特征张量中实体与规则谓词之间的逻辑满足度；利用可微分逻辑层执行核心验证操作，得到异常集合及对应的决策路径节点序列，包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，生成风险特征向量，包括
5....
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，生成联合特征张量，包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，基于形式化规则库加载的最新规则集及联合特征张量，通过语义对齐模块计算特征张量中实体与规则谓词之间的逻辑满足度；利用可微分逻辑层执行核心验证操作，得到异常集合及对应的决策路径节点序列，包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，生成风险特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，根据风险特征向量生成增广规则集，更新形式化规则库；通过梯度反向传播更新特征编码组件参数；优化可微分逻辑层判定阈值及分析模块的权重；得到更新后的特征编码组件、规则库版本及风险量化参数，包括：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的计算机文档智能合规检测系统，其特征在于，基于形式化规则库...
【专利技术属性】
技术研发人员：上官慧柏，郑祥发，刘芳婷，林晨，石特伟，李志航，
申请(专利权)人：厦门市民数据服务股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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