[发明专利]一种合同条款分类方法在审
| 申请号： | 201711465943.1 | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN107992941A | 公开（公告）日： | 2018-05-04 |
| 发明（设计）人： | 姜宏;关健 | 申请（专利权）人： | 武汉璞华大数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 苗青盛,马英迪 |
| 地址： | 430000 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种合同条款分类方法，包括将目标合同中的任一条款的数据输入合同条款分类模型，获取该条款对应的类别；其中，所述合同条款分类模型的训练方法包括S11，将合同数据训练集输入卷积神经网络；所述合同数据训练集包括若干条条款的数据和所述若干条条款分别对应的类别；S12，对所述卷积神经网络进行优化并执行步骤S11，直至所述卷积神经网络的准确率达到预先设定的训练标准，将训练好的所述卷积神经网络作为合同条款分类模型。本发明提供的一种合同条款分类方法，通过训练卷积神经网络获取合同条款分类模型，实现了对合同条款的自动分类，减轻了合同校对过程中的人力和时间成本消耗，为关键条款的获取提供了便利。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 合同条款 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种合同条款分类方法，其特征在于，包括：S1，将目标合同中的任一条款的数据输入合同条款分类模型，获取该条款对应的类别；其中，所述合同条款分类模型的训练方法包括：S11，将合同数据训练集输入卷积神经网络；所述合同数据训练集包括若干条条款的数据和所述若干条条款分别对应的类别；S12，对所述卷积神经网络进行优化并执行步骤S11，直至所述卷积神经网络的准确率达到预先设定的训练标准，将训练好的所述卷积神经网络作为合同条款分类模型。
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