[发明专利]自动合同审查方法、装置、介质以及电子设备

权利要求书

1.一种自动合同审查方法，其特征在于，包括：

接收到目标类别的合同的审查指令，获取所述目标类别的合同的文本；

定位到所述合同的文本中多个一级标题和各一级标题下的子标题；

根据所述定位到的一级标题和各一级标题下的子标题，依次获取所述子标题下的文本段；

将所述合同的类别、一级标题、子标题和文本段的作为输入数据输入预先训练好的机器学习模型，得到所述文本段的审查结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标类别的合同的文本，包括：

获取目标类别的合同的扫描图像；

利用光学字符识别从所述扫描图像中识别出所述目标类别的合同的文本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位到所述合同的文本中多个一级标题和各一级标题下的子标题，包括：

获取目标类别的合同的合同模板，所述合同模板含有一级标题的位置信息和各一级标题下的各子标题位置信息；

利用多个所述一级标题的位置信息，定位合同的文本中的所述多个一级标题；

根据所述多个一级标题的定位结果和各一级标题下各子标题位置信息，定位所述合同的文本中各一级标题下的各子标题。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位到的一级标题和各一级标题下的子标题，依次获取所述子标题下的文本段，包括：

利用所述子标题位置信息指向的位置后的第一个空位符和空位符后的第一个句号，获取该空位符和空位符后的第一个句号之间的第一文本段；

利用所述空位符后的第一个句号和在该第一个句号之后的第二个句号，获取所述第一个句号和第二个句号之间的第二文本段，直到到达该子标题的下一个子标题位置信息指向的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型的训练方法是：

收集事先标定了审查结果的合同的类别、一级标题、子标题和文本段样本组集；

将所述合同的类别、一级标题、子标题和文本段样本组的数据输入机器学习模型，由机器学习模型输出所述样本组对应的审查结果；

如果所述输出的审查结果与对所述样本组事先标定的审查结果不一致，则调整机器学习模型的系数，直到所述输出的审查结果与对所述样本组事先标定的审查结果一致；

当机器学习模型针对所有样本组输出的审查结果与事先标定的审查结果一致，训练结束。

6.根据权利要求1所述的方法，根据每种类别的合同分别训练适用于每种类别的合同的机器学习模型，其特征在于，

在所述根据所述定位到的一级标题和各一级标题下的子标题，依次获取所述子标题下的文本段之后，所述方法包括：

根据所述目标类别的合同的类别，查找所述类别对应的机器学习模型；

将目标类别的合同的一级标题、子标题和文本段的作为输入数据输入所述类别对应的机器学习模型，得到所述文本段的审查结果。

7.根据权利要求1所述的方法，根据多种类别的合同训练一个适用于多种类别的合同的机器学习模型，其特征在于，

在所述根据所述定位到的一级标题和各一级标题下的子标题，依次获取所述子标题下的文本段之后，所述方法包括：

将合同的类别、一级标题、子标题和文本段的作为输入数据输入所述适用于多种类别的合同的机器学习模型，得到所述文本段的审查结果。

8.一种自动合同审查装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于接收到目标类别的合同的审查指令，获取所述目标类别的合同的文本；

定位模块，用于定位到所述合同的文本中多个一级标题和各一级标题下的子标题；

第二获取模块，用于根据所述定位到的一级标题和各一级标题下的子标题，依次获取所述子标题下的文本段；

审查模块，用于将所述合同的类别、一级标题、子标题和文本段的作为输入数据输入预先训练好的机器学习模型，得到所述文本段的审查结果。