3 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型 藤井美娜

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

摘要

文档介绍了如何使用Python的NLP技术构建合同风险预测模型。模型通过分析合同条文，判断条文种类并预测是否对自方有利。模型采用RandomForest分类器进行多分类，分别预测条文种类和有利方。日文模型的预测准确率达到条文类似性一致性85%、条文种类91%、有利方判断90%和内容总结98%。模型构建考虑了条文和Threshold阈值的类似度计算，并根据条文种类判断风险。

AI总结

《3 Python的NLP实战分享：如何实现合同风险预测模型》藤井美娜.key内容总结：

1. **合同风险预测模型的核心目标**
- 查看合同条文的类似性
- 识别合同中不利条文
- Contract risks prediction)|

2. **模型实现思路**
- **条文分析方法**：
- 计算条文与典型合同条文的类似度值
- 根据阈值（Threshold）判断条文内容的一致性
- 分类每个条文的类型（每种类型风险不同）
- 根据条文类型判断条文内容的有利方（甲方、乙方或平等）
- **技术实现**：
- 使用监督学习模型进行分类任务，包括：
1. 预测条文种类的多分类
2. 预测条文甲方、平等或乙方有利的多分类
- 采用RandomForest分类器（RF）实现分类任务

3. **日文合同风险预测模型的性能表现**
- 预测一致条文正确度：85%
- 预测条文种类正确率：91%
- 预测利于何方正确度：90%
- 内容总结总结准确率：98%

4. **总结与实践经验**
- 明确课题目标，选择合适的统计或机器学习解决方案（可通过EDA探索数据倾向）
- 根据资源（时间、预算）选择合适的分析方法和模型
- 确定目标后，通过Python实现模型构建与部署

以上为文档的核心内容和关键信息的总结。