随着我国经济的快速发展，合同作为企业、个人等主体进行经济活动的重要工具，其数量和复杂程度也在不断增加。传统的合同识别和提取方式效率低下，且容易出错。因此，基于人工智能的合同识别提取系统的研发与实践，成为了当前信息技术领域的研究热点。本文将从系统架构、关键技术、实际应用等方面对基于人工智能的合同识别提取系统进行探讨。
一、系统架构
基于人工智能的合同识别提取系统主要由以下模块组成：
数据采集模块：负责收集合同数据，包括纸质合同和电子合同。该模块需具备ocr（光学字符识别）技术，将纸质合同转化为电子文档。
数据预处理模块：对采集到的合同数据进行清洗、去重、标准化等操作，提高后续处理效率。
特征提取模块：利用自然语言处理（NLP）技术，从合同文本中提取关键词、实体、关系等特征，为后续模型训练提供数据基础。
模型训练模块：采用深度学习、机器学习等方法，对提取的特征进行训练，构建合同识别和提取模型。
模型预测模块：将待处理的合同文本输入模型，输出识别结果，包括合同类型、条款内容、关键词等。
结果展示模块：将识别结果以表格、图表等形式展示，便于用户查阅。
二、关键技术
ocr技术：ocr技术是实现纸质合同电子化的关键。通过识别合同中的文字、表格、图片等信息，将纸质合同转化为电子文档。
NLP技术：NLP技术是合同识别和提取的核心。通过对合同文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取合同中的关键信息。
深度学习：深度学习技术在合同识别和提取中具有显著优势。通过构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型，对合同文本进行特征提取和分类。
机器学习：机器学习技术在合同识别和提取中用于优化模型性能。通过调整模型参数、选择合适的算法等手段，提高识别准确率和效率。
三、实际应用
企业合同管理：基于人工智能的合同识别提取系统可以帮助企业实现合同自动化管理，提高合同处理效率，降低人力成本。
法律服务：律师和法务人员可以利用该系统快速识别合同中的关键信息，提高工作效率，降低出错率。
政府部门：政府部门可以借助该系统对合同进行自动化审查，提高工作效率，降低廉政风险。
金融行业：金融机构可以利用该系统对合同进行风险评估，提高信贷审批效率。
总之，基于人工智能的合同识别提取系统在提高合同处理效率、降低人力成本、提高准确率等方面具有显著优势。随着人工智能技术的不断发展，该系统将在更多领域得到广泛应用。