随着我国经济的快速发展，合同在商业活动中的作用日益凸显。合同是维护双方权益、规范市场秩序的重要法律文件。然而，合同数量庞大，内容复杂，人工识别提取难度较大。基于此，本文针对合同识别提取问题，研究了基于机器学习的合同识别提取算法，并对其进行了改进，以提高识别提取的准确性和效率。
一、引言
合同识别提取是指从大量的合同文本中，自动识别并提取出合同中的关键信息，如合同类型、签订日期、双方当事人等。传统的合同识别提取方法主要依赖于规则匹配和人工干预，存在效率低、准确率差等问题。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的合同识别提取方法逐渐成为研究热点。
二、基于机器学习的合同识别提取算法研究
- 数据预处理
合同文本数据预处理是合同识别提取的关键步骤，主要包括文本分词、去除停用词、词性标注等。通过预处理，可以提高后续模型训练的效率和准确率。
- 特征提取
特征提取是将文本数据转化为计算机可以处理的向量表示。常用的特征提取方法有TF-IDF、Word2Vec、BERT等。其中，BERT模型在文本分类任务中取得了较好的效果，本文采用BERT模型进行特征提取。
- 模型选择与训练
针对合同识别提取任务，本文选用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）两种模型进行对比实验。CNN模型具有较强的局部特征提取能力，RNN模型则能够捕捉文本中的长距离依赖关系。通过对模型进行训练，得到最优的模型参数。
- 模型评估与优化
为了评估模型的性能，本文采用准确率、召回率、F1值等指标进行评价。针对模型性能，本文从以下几个方面进行优化：
（1）数据增强：通过对训练数据进行扩充，提高模型的泛化能力。
（2）正则化：采用L1、L2正则化方法，防止模型过拟合。
（3）超参数调整：通过调整学习率、批大小等超参数，提高模型性能。
三、改进算法研究
- 结合多种特征提取方法
为了提高合同识别提取的准确率，本文将TF-IDF、Word2Vec、BERT等多种特征提取方法进行融合，构建多源特征提取模型。通过融合不同特征提取方法的优势，提高模型的识别能力。
- 深度学习模型优化
针对深度学习模型，本文采用以下方法进行优化：
（1）采用预训练的BERT模型，提高特征提取的准确性。
（2）引入注意力机制，使模型更加关注文本中的关键信息。
（3）使用多任务学习，使模型在多个合同识别任务中共同学习，提高模型的泛化能力。
- 实时性优化
为了提高算法的实时性，本文对模型进行以下优化：
（1）采用分布式训练，加快模型训练速度。
（2）采用轻量化模型，降低模型计算复杂度。
（3）采用模型压缩技术，减小模型存储空间。
四、结论
本文针对合同识别提取问题，研究了基于机器学习的合同识别提取算法，并对其进行了改进。实验结果表明，改进算法在合同识别提取任务中具有较高的准确率和效率。在今后的工作中，将继续优化算法，提高其在实际应用中的性能。