[发明专利]一种合同审计方法和系统，及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种合同审计方法，其特征在于，所述方法包括：

采集合同文档数据，并按照预设处理策略对所述合同文档数据进行预处理，获得训练数据和测试数据；

基于所述训练数据和所述测试数据，利用机器学习法和/或深度学习法进行模型训练和模型检测，获得目标抽取模型；

根据预设规则库和所述目标抽取模型，获得待审计合同对应的目标抽取结果；

根据预设审计规则和所述目标抽取结果，获得所述待审计合同对应的审计结果；其中，所述预设审计规则表征基于Drools规则引擎设计的审计逻辑。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集合同文档数据，包括：

从合同管理系统中采集所述合同文档数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设处理策略对所述合同文档数据进行预处理，获得训练数据和测试数据，包括：

解析所述合同文档数据，获得所述合同文档数据对应的目标文本数据；

根据所述合同文档数据对应的关键信息对所述目标文本数据进行筛选处理，获得筛选后数据；

对所述筛选后数据进行标注处理，获得已标注语料和未标注语料；

将所述已标注语料确定为所述训练数据，将所述未标注语料确定为测试数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述合同文档数据对应的关键信息对所述目标文本数据进行筛选处理，获得筛选后数据，包括：

确定所述合同文档数据对应的合同类型；

根据所述合同类型和所述关键信息获取第一触发词集；

按照所述第一触发词集对所述目标文本数据进行筛选处理，获得所述筛选后数据。

5.根据权利要求1、3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练数据和所述测试数据，利用机器学习法和/或深度学习法进行模型训练和模型检测，获得目标抽取模型，包括：

基于所述训练数据，根据所述机器学习法和/或所述深度学习法训练获得初始抽取模型；

利用所述测试数据对所述初始抽取模型进行测试处理，获得所述目标抽取模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述合同文档数据对应的关键信息对所述目标文本数据进行筛选处理，获得筛选后数据，包括：

根据所述合同类型和所述关键信息获取近义词库；

利用所述近义词库对所述关键信息进行替换处理，获得替换后的关键信息；

根据所述合同类型和所述替换后的关键信息获取第二触发词集；

按照所述第二触发词集对所述目标文本数据进行筛选处理，获得所述筛选后数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设规则库包括：特殊格式匹配规则、正则表达规则以及筛选排序规则。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则库和所述目标抽取模型，获得待审计合同对应的目标抽取结果，包括：

根据所述特殊格式匹配规则获取待审计合同对应的语句数据；

利用所述正则表达规则和所述目标抽取模型，获得所述语句数据对应的初始抽取结果；

基于所述筛选排序规则，获取所述初始抽取结果对应的目标抽取结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述特殊格式匹配规则获取待审计合同对应的语句数据，包括：

解析所述待审计合同，获得所述待审计合同对应的待审计文本数据；

若所述待审计文本数据不满足所述特殊格式匹配规则，则直接按行处理所述待审计文本数据，获得所述语句数据；

若所述待审计文本数据满足所述特殊格式匹配规则，则利用预设特殊模板获取所述待审计文本数据对应的所述语句数据。