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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明涉及智能识别模型应用技术领域，特别涉及一种基于大模型集成优化的合同审查报告生成方法，解决现有技术中的缺少通过自动化流程提高合同审查的效率和准确性的方法以对合同文本的深入分析和审查的技术问题，合同分类过程、意图识别过程，得到的合同类型与合同意图，遍历所述风险点审查库中的每一个所述审核问题，并作为输入传递给多个预训练的大型语言模型，通过集成所述多个预训练的大型语言模型的输出，使用一个投票器来对结果进行汇总和评估，将整合所有风险点的审核结果，形成一份全面的审查报告，可以大大提高模型对法律文档特定部分的理解能力，识别潜在风险和义务等方面。这种方法能够提升模型的精确度和针对性，确保更高的审查质量。

主权项：1.一种基于大模型集成优化的合同审查报告生成方法，其特征在于，包括：步骤一，合同分类过程；利用外部合同分类工具自动识别合同本身类型，以此能够快速确定合同的基本框架、条款类型；其中，通过对合同本身类型的准确分类，所述外部合同分类工具输入为合同内容（1），输出为合同类型（4）；步骤二，意图识别过程；通过意图识别（3）的模型对合同文本进行分析，以判断合同的商业意图和主要目的；其中，意图判断为风险点的精准选择提供了重要的线索，意图识别（3）的模型的输入为合同内容（1），输出为合同意图（5）；步骤三，基于步骤一和步骤二得到的合同类型（4）与合同意图（5），制定特定的风险点审查库；风险点审查库包含多个系列风险点的审核问题prompt，每个审核问题能够以询问形式的方式体现；将所述审核问题prompt作为模型输入，旨在系统地覆盖合同可能存在的各种风险点，构建出风险点集合s，所述风险点集合s表达为公式（10）： （10，其中，表示构建的Prompt库（6），表示对应的合同类别，表示对应的意图类别；当输入为和，遍历该风险点集合s，输出对应的；则所述Prompt库（6）为所述风险点审查库，可表达为公式（20）： 20，步骤四，当进行具体的合同审核时，遍历所述风险点审查库中的每一个所述审核问题prompt，并作为输入传递给多个预训练的大型语言模型；通过集成所述多个预训练的大型语言模型的输出，使用一个投票器（7）来对结果进行汇总和评估，得票最多的选项将被选定为最终结果；或者将Prompt库（6）中的每一个所述审核问题prompt与合同内容（1）作为多个大型语言模型的输入，将这些输出进行加权投票得到另一最终结果；其中，当预设有N个基本的大型语言模型，用表示第i个模型对输入x的预测结果，在加权投票执行后，最终的集成预测结果可以通过加权平均计算得到，并表达为公式（30）： （30），最终，将整合所有风险点的审核结果，形成一份全面的审查报告（8）。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州大学 一种基于大模型集成优化的合同审查报告生成方法