1 藤井美娜 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/PyConChina

摘要

文档详细介绍了如何利用Python的自然语言处理技术构建合同风险预测模型。模型的核心目标是识别合同条文的类似性和潜在风险，包括判断条文是否有利于甲方、乙方或双方平等。通过RandomForest分类器，模型实现了条文种类的多分类和有利方的多分类预测，准确率分别达到85%、91%和90%。文档还强调了urbed根据数据倾向选择合适的分析方法和模型结构，并利用Python进行实际开发。

AI总结

《Python的NLP实战分享：如何实现合同风险预测模型》摘要：

藤井美娜（GVA TECH人工智能法律服务AI-CON多语言系统开发负责人）分享了如何使用Python的自然语言处理（NLP）技术构建合同风险预测模型的实战经验，以下是核心内容总结：

### 1. **模型目标与分析方法**
合同风险预测模型旨在分析合同条文，解决以下两个关键问题：
- 合同内容是否遗漏了重要条文？
- 合同条文是否对自方不利？（根据不同国家的法律管辖）

### 2. **模型构建思路**
- **条文类似性分析**：通过计算条文与典型合同条文的相似度，判断条文内容的一致性，阈值（Threshold）用于判断条文是否一致。
- **条文分类**：分类每个条文的种类（如“保密范围”），因为不同种类的条文风险不同。
- **利益判断**：根据条文种类，判断条文内容是否对甲方、乙方或双方平等有利。

### 3. **技术方法**
- 使用监督学习方法，构建两个分类器：
1. 条文种类分类（multiclass分类）。
2. 利益判断分类（甲方有利/平等/乙方有利）。
- 算法选择：RandomForest分类器（RF）。
- 数据处理：通过EDA（探索性数据分析）理解数据倾向，解决问题。

### 4. **模型性能**
- 日文合同风险预测模型的预测结果：
- 条文一致性预测准确率：85%。
- 条文种类预测准确率：91%。
- 利益判断预测准确率：90%。

### 5. **总结与建议**
- 始终明确问题导向，解决问题的方法有多种，选择合适的模型和算法需综合考虑资源（时间、预算）等因素。
- 合同条文分析需结合前后文关系，BERT等模型效果好，但需考虑数据量和可解释性问题。
- 无监督学习与监督学习结合使用是可行的解决方案。

藤井美娜强调，明确目标后，模型构建只需要Python去实现即可。

该分享内容涵盖了NLP在合同风险预测中的实际应用，适合对NLP技术和法律文本分析感兴趣的从业者学习。