張曉芳，歐 睿，饒攀軍，鄭 元，張 雷，陳 科，周郴蓮，王浩暢，趙鐵軍

（1 太極計(jì)算機(jī)股份有限公司，北京 100083；2 東北石油大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163318；3 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，哈爾濱 150001）

0 引言

合同是民事主體之間設(shè)立、變更、終止民事法律關(guān)系的協(xié)議，依法成立的合同，受法律保護(hù)。近年來，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)持續(xù)增長(zhǎng)，各企業(yè)需要審查的合同數(shù)量逐年上升，合同審查陷入“數(shù)多人少”的困境?？茖W(xué)有效地提高合同的審查速度及準(zhǔn)確率已然成為一個(gè)亟待解決的問題。

隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究者開始關(guān)注特定領(lǐng)域的任務(wù)。其中，文本分類（Text Classification，TC）任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的管理至關(guān)重要，是信息檢索和文本挖掘的基礎(chǔ)，利用自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)各類文本內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)分類。信息抽?。↖nformation Extraction，IE）是從海量的文本、圖片和視頻等數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取用戶感興趣的結(jié)構(gòu)化信息的過程。

本文研究合同文本的分類和要素抽取，需要解決3 個(gè)問題：

（1）針對(duì)合同類型和要素的劃分不合理的問題，研究描述合同體系以及知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的方法。

（2）根據(jù)合同文本的特點(diǎn)訓(xùn)練適合的分類和要素抽取的方法。

（3）確保合同要素抽取的準(zhǔn)確率，解決合同文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)少的問題。

針對(duì)上述合同文本中存在的問題，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，本文提出了基于深度學(xué)習(xí)的合同分類及要素抽取模型，通過人工標(biāo)注構(gòu)建合同文本語料庫。為了能夠及時(shí)、有效地對(duì)合同文本進(jìn)行分類，提出了改進(jìn)的Bert-BiLSTM+Attention 深度學(xué)習(xí)模型；針對(duì)合同文本存在的信息難以抽取問題，提出了基于BiLSTM-CRF 深度學(xué)習(xí)模型獲取準(zhǔn)確的合同要素信息。實(shí)驗(yàn)表明，這2 個(gè)模型在合同分類與合同要素抽取中取得了較好的效果。

1 合同文本語料庫構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文原始語料的收集是以《民法典》為基準(zhǔn)、常用合同類型為中心，合同數(shù)據(jù)來源于企業(yè)已過濾掉隱私信息的真實(shí)合同，主要包括買賣、建設(shè)工程、技術(shù)服務(wù)、租賃、承攬、運(yùn)輸、委托、借款這8 類合同。在人工采集合同文檔時(shí)，會(huì)先去除合同文本中空白數(shù)據(jù)與不符合要求的合同數(shù)據(jù)，確保原始語料的質(zhì)量。標(biāo)注前，對(duì)合同文本原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要是轉(zhuǎn)換原始合同數(shù)據(jù)的格式，將其保存為json 格式的.txt 文檔。

1.2 標(biāo)注過程

本文合同文本標(biāo)注，遵循3 個(gè)原則：

（1）根據(jù)不同類型合同要素的特點(diǎn)，進(jìn)行合同數(shù)據(jù)預(yù)標(biāo)注，同時(shí)匯總整理合同要素標(biāo)注過程中遇到的問題，如標(biāo)注要素在文本中出現(xiàn)多次、標(biāo)注要素不準(zhǔn)確、標(biāo)注錯(cuò)誤等，給出相應(yīng)的解決方案，再進(jìn)行正式標(biāo)注。

（2）對(duì)于有爭(zhēng)議的問題，參考《民法典》細(xì)則或者與領(lǐng)域?qū)＜疑套h后解決。

（3）合同標(biāo)注數(shù)據(jù)一致性需達(dá)到了90%以上。

本文采用了多輪標(biāo)注的方法，可以獲取大規(guī)模合同文本標(biāo)注數(shù)據(jù)，研究展開的標(biāo)注過程具體如下：

（1）第一輪標(biāo)注。標(biāo)注人員平均分組，每組的標(biāo)注人員分別單獨(dú)標(biāo)注同一份合同，對(duì)比每組標(biāo)注人員的標(biāo)注結(jié)果，對(duì)合同文本語料中存在標(biāo)注不一致的問題，根據(jù)專家意見及結(jié)合《民法典》進(jìn)行修正。

（2）第二輪標(biāo)注。根據(jù)第一輪的標(biāo)注結(jié)果，完善標(biāo)注方案后進(jìn)行第二輪標(biāo)注，每名標(biāo)注人員將會(huì)獨(dú)立標(biāo)注數(shù)據(jù)，并對(duì)標(biāo)注后的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。

（3）第三輪標(biāo)注。根據(jù)前兩輪標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行方案完善，對(duì)不同類型的合同再次進(jìn)行標(biāo)注，糾正標(biāo)注不一致性的數(shù)據(jù)。

為了確保合同文本標(biāo)注數(shù)據(jù)的一致性，每一輪標(biāo)注都會(huì)對(duì)標(biāo)注人員重新進(jìn)行分組，保證標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

2 合同文本分類模型

文本分類是指按照一定的分類體系或者規(guī)則對(duì)文本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)劃歸類別的過程。

2.1 標(biāo)題分類

合同文本的標(biāo)題可以較直觀地對(duì)合同文本進(jìn)行分類，但是在處理大批量的合同數(shù)據(jù)時(shí)，借助分類模型可以加快分類速度，本文采用的是基于注意力機(jī)制（Attention Mechanisms，AM）的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi -directional Long Short -Term Memory，BiLSTM）模型對(duì)文本標(biāo)題進(jìn)行分類，模型如圖1 所示。該模型主要由4 部分組成：

圖1 基于注意力機(jī)制的BiLSTM 模型Fig.1 BiLSTM model based on attention mechanism

（1）采用詞向量表示合同標(biāo)題。

（2）利用BiLSTM 模型獲取合同標(biāo)題的特征。

（3）引入AM 表示不同合同文本標(biāo)題特征的重要性。

（4）經(jīng)過池化后，將利用分類器進(jìn)行合同標(biāo)題分類。

采用BiLSTM 模型實(shí)現(xiàn)合同文本標(biāo)題分類，在訓(xùn)練階段將預(yù)定義的8 類合同文本標(biāo)題嵌入到模型中。首先，將合同文本的標(biāo)題進(jìn)行分詞處理，輸入層在詞向量中嵌入其維度，BiLSTM 層提取每個(gè)合同標(biāo)題的特征；拼接雙向的特征，將相應(yīng)單詞的特征作為輸出；在層對(duì)每個(gè)詞語進(jìn)行加權(quán)求和訓(xùn)練；輸出層使用全連接層，作為激活函數(shù)，輸出的是合同標(biāo)題的分類結(jié)果。

2.2 文本分類

合同標(biāo)題雖然可以較好地完成大部分的合同文本分類任務(wù)，但也存在一些通過標(biāo)題分類無法確定其類型的合同文本，此時(shí)就需要利用合同文本內(nèi)容來輔助其分類。本文采用層次注意力網(wǎng)絡(luò)（Hierarchical Attention Networks，HAN），模型結(jié)構(gòu)如圖2 所示。由圖2 可知，該模型由詞序列編碼器、詞級(jí)Attention 層、句子序列編碼器和句子級(jí)Attention層組成。

圖2 HAN 模型結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of HAN model

研究中，設(shè)一份合同由個(gè)句子組成，第s（∈［1，］）個(gè)句子包含T個(gè)單詞。對(duì)此擬做剖析分述如下。

（1）在詞編碼器部分，已知句子詞序列w，∈［1，］ 組成句子，句子中每個(gè)單詞的詞向量經(jīng)過詞嵌入矩陣W把詞轉(zhuǎn)換成詞向量，這里需用到的數(shù)學(xué)公式見式（1）：

其中，w表示句子中的第個(gè)單詞，為句子的總長(zhǎng)度。

使用雙向門控循環(huán)單元（Gate Recurrent Unit，GRU）對(duì)詞嵌入后的句子進(jìn)行編碼，結(jié)合正反向的上下文信息，獲取隱藏層的輸出，經(jīng)過式（2）、式（3）的操作后，得到編碼向量h，h包括了w兩個(gè)方向的信息。式（2）、式（3）具體見如下：

（2）詞級(jí)Attention 部分。首先使用一個(gè)單層的感知機(jī)，計(jì)算編碼向量h，得到句子中的第個(gè)單詞的隱層向量u，即：

其中，W表示權(quán)值矩陣，b表示偏置向量。

計(jì)算詞級(jí)上下文向量u的相似性，測(cè)量單詞在隱層向量u中的重要性；通過進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，得到歸一化權(quán)重矩陣α，α表示句子中第個(gè)詞的權(quán)重。該值可由如下公式計(jì)算求出：

另外，標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，上下文向量u是隨機(jī)初始化的，同時(shí)在訓(xùn)練過程中也不斷改變。最終一個(gè)句子的表示就是權(quán)重α與編碼向量h的和，也就是s，計(jì)算過程如式（6）：

需要指出的是，這里的維度與編碼向量一致。

（3）句子編碼器部分。連同句子級(jí)Attention，與上面提到的2 層本質(zhì)一樣，只是將單詞換成了句子，研究后推演可得：

其中，為句子的總長(zhǎng)度，為句子的總數(shù)。

計(jì)算編碼向量h，得到一個(gè)隱層向量u，求得的數(shù)學(xué)表述如下：

其中，W表示權(quán)值矩陣，b表示偏置向量。

（4）句子級(jí)Attention 部分。提出了一個(gè)句子級(jí)別的上下文向量，計(jì)算句級(jí)上下文向量的相似性，測(cè)量句子在隱層向量u里的重要性；通過進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，得到歸一化權(quán)重矩陣α，數(shù)學(xué)定義可表示為：

其中，u表示句級(jí)上下文向量。

在此基礎(chǔ)上，通過式（11）計(jì)算得到合同文本的特征向量：

3 合同要素抽取模型

合同要素抽取、即抽取合同文本中用戶需要的要素信息，如：合同編號(hào)、簽訂時(shí)間等。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)完成標(biāo)注的合同數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取合同要素抽取數(shù)據(jù)集。首先，將標(biāo)注后的合同數(shù)據(jù)從標(biāo)注軟件中導(dǎo)出；其次，提取標(biāo)注要素的信息與合同原文，提取的要素信息中如存在20%未出現(xiàn)任何要素的語句，則將其刪除，同時(shí)定義合同要素詞典；最后，根據(jù)合同要素詞典將提取的標(biāo)注要素信息與經(jīng)過處理的合同原文融合，轉(zhuǎn)換成適用在要素提取任務(wù)的BIO 格式的.txt 文檔。其中，BIO 格式是將每個(gè)合同要素標(biāo)注為“B-X”、“I-X”或者“O”，這里的“B”表示實(shí)體的開頭位置，“I”表示實(shí)體的中間或結(jié)尾位置，“O”表示不屬于實(shí)體的標(biāo)簽。

在數(shù)據(jù)清洗中，需清除數(shù)據(jù)集中所有的空數(shù)據(jù)；在不破壞文本要素完整性的前提下，每100 行處添加截?cái)鄻?biāo)志，避免輸入語句過長(zhǎng)。另外，不同類型的合同存在的要素信息有部分不一致，如“技術(shù)服務(wù)合同”中是出賣人和買受人，而“油工合同”則是發(fā)包方和承包方，這會(huì)影響抽取的效果。因此，本文需要對(duì)要素詞典的類型進(jìn)行部分刪減，重復(fù)上述步驟，得到BIO 格式的.txt 文檔。

3.2 模型框架

本文針對(duì)合同要素抽取難以實(shí)現(xiàn)以及抽取效率不高等問題，提出了基于BiLSTM-CRF 的合同抽取深度學(xué)習(xí)模型，如圖3 所示。該合同要素抽取模型基于字符的序列標(biāo)注模型，由輸入特征層、BiLSTM 中間層、條件隨機(jī)場(chǎng)（Conditional Random Field，CRF）輸出層這3 個(gè)部分組成。首先，把合同要素拆成單個(gè)的字，其中每個(gè)字都用拼接的特征向量表示；然后，使用BiLSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對(duì)輸入的合同要素文本序列進(jìn)行建模；最后，利用CRF 輸出層生成對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽序列。這里，對(duì)模型中的各個(gè)組成部分?jǐn)M給出重點(diǎn)解析如下。

圖3 基于BiLSTM-CRF 的合同抽取深度學(xué)習(xí)模型Fig.3 Contract extraction deep learning model based on BiLSTM-CRF

（1）輸入特征層。本文將訓(xùn)練集文本看作是字的聚合，每個(gè)字在模型的輸入層由字向量（Char Embedding）與額外的特征向量（Additional Features）聯(lián)結(jié)而成。

（2）BiLSTM。LSTM 是具有記憶長(zhǎng)短期信息的能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，前向的LSTM 與后向的LSTM 結(jié)合成為BiLSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4 所示，可以更好地捕捉雙向的語義依賴。由圖4 可知，對(duì)LSTM 的計(jì)算過程可做分析表述如下。

圖4 BiLSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of BiLSTM neural network

設(shè)時(shí)刻的遺忘門、輸入門和輸出門的輸出為f、i、o，由此計(jì)算得到的數(shù)學(xué)公式為：

其中，x是時(shí)刻的輸入向量；h是時(shí)刻的隱藏層的向量；表示使用的激活函數(shù)是函數(shù)；W、W、W分別為時(shí)刻的遺忘門、輸入門和輸出門對(duì)應(yīng)的權(quán)重矩陣；b、b、b分別為時(shí)刻的遺忘門、輸入門和輸出門對(duì)應(yīng)的偏置向量。

其中，W是權(quán)重矩陣，b是偏置向量。

緊接著，計(jì)算長(zhǎng)記憶C與短記憶h的值，C是時(shí)刻的單元狀態(tài)，h是隱節(jié)點(diǎn)的輸出。具體數(shù)學(xué)公式可寫為：

其中，f、o分別是時(shí)刻的遺忘門、輸出門的輸出。

輸入序列信息是BiLSTM 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的合同要素，結(jié)合前后向的LSTM 輸出，傳進(jìn)CRF 層。

（3）CRF 模型輸出層，得到合同文本的要素抽取結(jié)果。在BiLSTM-CRF 模型中，首先定義了句子輸出標(biāo)簽序列的分值（，），這里推得的數(shù)學(xué)運(yùn)算式可寫為：

其中，是轉(zhuǎn)移矩陣，表示將所有狀態(tài)向下一步轉(zhuǎn)移的概率；是LSTM 輸出的矩陣。

利用維特比算法推斷合同要素標(biāo)簽，搜索具有最高條件概率的合同要素標(biāo)簽序列，計(jì)算公式的數(shù)學(xué)表述如下：

在輸入層和BiLSTM 層中間，使用一個(gè)正則化，使得模型中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)隨機(jī)失活，在訓(xùn)練時(shí)不會(huì)出現(xiàn)某一個(gè)節(jié)點(diǎn)權(quán)重過大的情形。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文在合同文本分類和要素抽取的任務(wù)中，采用準(zhǔn)確率（）、召回率（）和值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，各指標(biāo)的數(shù)學(xué)運(yùn)算公式見如下：

其中，為實(shí)際值和預(yù)測(cè)值均為正值時(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)量；為實(shí)際值為負(fù)值、預(yù)測(cè)值為正值時(shí)的數(shù)據(jù)數(shù)量；為實(shí)際值為正值、預(yù)測(cè)值為負(fù)值時(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)量。

4.2 合同分類實(shí)驗(yàn)

在合同分類中，選用合同文本的中文文本數(shù)據(jù)集。從合同數(shù)據(jù)中抽取了2 000 條標(biāo)題和2 000 條文本數(shù)據(jù)，其中的1 500 條作為訓(xùn)練集，500 條作為驗(yàn)證集。合同文本包括8 個(gè)類別，即買賣、建設(shè)、服務(wù)、租賃、承攬、運(yùn)輸、委托、借款。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型取得良好性能的關(guān)鍵是選擇合適的超參數(shù)。合同分類模型參數(shù)設(shè)置：層數(shù)為30 層、詞向量維度為768 維、的值為0.5 和學(xué)習(xí)衰減率為0.001。

4.2.1 標(biāo)題分類

為了驗(yàn)證本文提出的基于注意力機(jī)制的BiLSTM 模型用于合同標(biāo)題分類中的有效性，將本文模 型 BiLSTM+Attention 與 TextRNN、LSTM 和BiLSTM 模型進(jìn)行合同標(biāo)題分類的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 標(biāo)題分類不同模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Titles test results of different models %

由表1 可知，在合同標(biāo)題分類中，本文模型的召回率和值比其他3 個(gè)對(duì)比模型高。TextRNN 模型的準(zhǔn)確率、召回率和值分別比本文模型低2.37%、8.13%和5.67%；LSTM 模型準(zhǔn)確率、召回率和值比本文模型低1.19%、6.23%和3.76%；BiLSTM 模型準(zhǔn)確率比本文模型高0.83%，但召回率和值卻比本文模型低1.29%和0.47%。綜合來看，在標(biāo)題分類性能對(duì)比中，本文提出的BiLSTM+Attention 模型標(biāo)題分類效果最好。

4.2.2 文本分類

將本文模型BiLSTM+HAN 與TextRNN、CNN 和RCNN 模型進(jìn)行文本分類的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證該模型用于文本分類的有效性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 文本分類不同模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Text test results of different models %

由表2 可知，BiLSTM+HAN 模型的要素抽取值達(dá)到了90.76%，且在準(zhǔn)確率和召回率上的值都達(dá)到了最佳。本文模型比TextRNN 模型準(zhǔn)確率、召回率和值分別提高了6.18%、3.54%和5.03%；比CNN 準(zhǔn)確率、召回率和值分別提高了0.73%、5.28%和4.17%；雖比RCNN 準(zhǔn)確率低0.61%，但召回率和值卻提高了5.26%和2.42%。本文提出的BiLSTM+HAN 模型在合同文本分類上效果明顯優(yōu)于其他模型。

4.3 合同要素抽取

合同要素抽取模型中各參數(shù)設(shè)置如下：學(xué)習(xí)率為0.015、隱藏層大小為200、的值為0.5、層數(shù)為32 層和學(xué)習(xí)衰減率為0.05。

為了驗(yàn)證本文提出的基于BiLSTM-CRF 的合同抽取模型的有效性，將本文模型與CRF、LSTM、Flat 和Lattice LSTM 模型進(jìn)行合同要素抽取的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，抽取效果見表3。

表3 不同模型的合同要素抽取效果Tab.3 Contract elements extraction effect of different models%

由表4 可知，相較于其他要素抽取模型，本文提出的BiLSTM-CRF 模型的抽取效果最好。與判別式模型CRF 相比，本文模型的準(zhǔn)確率、召回率和值分別提高了2.89%、22.04%和11.8%；與Lattice LSTM 模型相比，本文模型的準(zhǔn)確率、召回率和值分別提高了0.83%、1.32%和1.13%。綜合來看，本文提出的基于BiLSTM-CRF 的合同抽取模型在進(jìn)行合同要素抽取的任務(wù)上，明顯優(yōu)于其他模型。

5 結(jié)束語

本文根據(jù)《民法典》、合同文本及要素的特點(diǎn)，構(gòu)建了合同文本的語料庫，提出了基于深度學(xué)習(xí)的合同分類及要素抽取模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)合同文本標(biāo)題分類、文本分類和要素抽取，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出模型的有效性。

在合同文本分類中從標(biāo)題分類與文本分類兩方面展開研究，提出了一種基于注意力機(jī)制的BiLSTM模型，采用詞向量表示合同標(biāo)題，利用BiLSTM 模型獲取合同標(biāo)題的特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)合同標(biāo)題的分類任務(wù)；提出了一種基于改進(jìn)的HAN 深度學(xué)習(xí)模型，經(jīng)過詞序列編碼器、詞級(jí)Attention 層、句子序列編碼器和句子級(jí)Attention 層實(shí)現(xiàn)了對(duì)合同文本分類。提出了一種基于改進(jìn)的HAN 深度學(xué)習(xí)模型，將合同要素拆成單個(gè)的字，使用包含前向和后向的BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對(duì)輸入的合同要素文本序列進(jìn)行建模，利用CRF 層作為模型的輸出層生成對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽序列，實(shí)現(xiàn)合同要素抽取，并實(shí)驗(yàn)證實(shí)了合同要素抽取模型的有效性。

在未來工作中，將嘗試實(shí)現(xiàn)更多不同類型合同分類和抽取任務(wù)，進(jìn)一步提高合同文本分類與要素抽取的性能。