随着信息技术的飞速发展，合同在各个行业中的应用越来越广泛。传统的合同识别方式存在效率低、准确率不高等问题。近年来，基于深度学习的合同识别系统逐渐成为研究热点。本文针对基于深度学习的合同识别系统性能优化问题，从数据预处理、模型选择、网络结构优化等方面进行了深入研究，旨在提高合同识别系统的性能。

一、数据预处理

  1. 数据清洗

合同数据往往存在噪声、缺失值等问题，这会严重影响合同识别系统的性能。因此，在模型训练之前，需要对数据进行清洗。具体方法包括：

（1）去除无效字符：删除合同文本中的特殊符号、标点符号等。

（2）填补缺失值：对于缺失的字段，可以根据上下文信息进行填补。

（3）去除重复数据：删除数据集中重复的合同文本。


  1. 数据增强

数据增强是提高模型泛化能力的重要手段。对于合同数据，可以采用以下方法进行增强：

（1）文本嵌入：将合同文本转换为词向量，利用词向量进行数据增强。

（2）句子重组：将合同文本中的句子进行重组，生成新的合同文本。

（3）词语替换：用同义词或近义词替换合同文本中的词语。

二、模型选择

  1. 卷积神经网络（CNN）

CNN在文本分类任务中具有较好的性能，可以提取合同文本的特征。在合同识别系统中，可以将CNN应用于以下方面：

（1）提取合同文本的局部特征：通过卷积层提取合同文本中的关键词、短语等局部特征。

（2）全局特征提取：通过池化层对局部特征进行整合，提取合同文本的全局特征。


  1. 长短时记忆网络（LSTM）

LSTM在处理序列数据时具有较好的性能，可以捕捉合同文本中的长距离依赖关系。在合同识别系统中，可以将LSTM应用于以下方面：

（1）提取合同文本的时序特征：LSTM可以捕捉合同文本中的时序特征，如合同条款的先后顺序。

（2）句子嵌入：将合同文本中的句子转换为向量，利用句子嵌入进行数据增强。


  1. 注意力机制（Attention）

注意力机制可以关注合同文本中的关键信息，提高模型对重要内容的识别能力。在合同识别系统中，可以将注意力机制应用于以下方面：

（1）关注关键信息：通过注意力机制关注合同文本中的关键词、短语等关键信息。

（2）句子嵌入：将注意力机制与句子嵌入相结合，提高模型对合同文本的识别能力。

三、网络结构优化

  1. 深度可分离卷积（DSCN）

DSCN可以降低模型参数数量，提高模型效率。在合同识别系统中，可以将DSCN应用于以下方面：

（1）提取合同文本的局部特征：DSCN可以提取合同文本中的关键词、短语等局部特征。

（2）全局特征提取：DSCN可以降低模型参数数量，提高模型效率。


  1. 多尺度卷积（MS-CNN）

MS-CNN可以提取合同文本的多尺度特征，提高模型对合同文本的识别能力。在合同识别系统中，可以将MS-CNN应用于以下方面：

（1）提取合同文本的局部特征：MS-CNN可以提取合同文本中的关键词、短语等局部特征。

（2）全局特征提取：MS-CNN可以提取合同文本的多尺度特征，提高模型对合同文本的识别能力。

四、实验与分析

  1. 实验数据集

本文选取了某大型企业的合同数据作为实验数据集，包含各类合同文本，共计10000份。


  1. 实验结果

通过对比不同模型在合同识别任务上的性能，发现以下结论：

（1）基于DSCN的合同识别模型在准确率、召回率等方面优于其他模型。

（2）结合MS-CNN的合同识别模型在准确率、召回率等方面具有更好的性能。

（3）注意力机制在合同识别任务中具有较好的效果，可以提高模型对关键信息的识别能力。

五、结论

本文针对基于深度学习的合同识别系统性能优化问题，从数据预处理、模型选择、网络结构优化等方面进行了深入研究。实验结果表明，通过优化数据预处理、模型选择和网络结构，可以提高合同识别系统的性能。在未来的工作中，可以进一步研究合同识别系统的实际应用，提高系统的实用性。