随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）技术在我国得到了广泛的应用。其中，基于人工智能的合同识别提取系统构建与应用，成为了近年来备受关注的研究方向。本文将从系统构建、关键技术、应用场景以及发展趋势等方面进行探讨。
一、系统构建
基于人工智能的合同识别提取系统主要包括以下几个模块：
数据预处理模块：对原始合同文档进行格式转换、分词、去除停用词等操作，为后续处理提供高质量的数据。
文本特征提取模块：利用词袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征，为分类和聚类任务提供基础。
分类模块：采用机器学习算法（如支持向量机、决策树、随机森林等）对合同文本进行分类，识别合同类型。
提取模块：针对不同类型的合同，提取关键信息，如合同主体、合同标的、合同期限等。
知识库模块：将提取到的合同信息存储到知识库中，为后续的合同分析和决策提供支持。
用户界面模块：提供友好的用户交互界面，便于用户查询、管理和分析合同数据。
二、关键技术
文本分类：利用机器学习算法对合同文本进行分类，提高合同识别的准确性。
文本聚类：将具有相似性的合同文本进行聚类，便于合同管理。
关键信息提取：采用命名实体识别、关系抽取等技术，提取合同中的关键信息。
知识图谱构建：将合同信息构建成知识图谱，为合同分析和决策提供支持。
模型优化：针对不同类型的合同，对模型进行优化，提高识别和提取的准确性。
三、应用场景
企业合同管理：帮助企业对合同进行分类、存储、分析和监控，提高合同管理效率。
法律服务：为律师、法官等法律工作者提供合同识别、分析和决策支持。
金融行业：在信贷、保险等领域，对合同进行风险识别和风险评估。
政府部门：在招标、采购、审批等领域，对合同进行合规性审查。
互联网企业：在版权、隐私、交易等领域，对合同进行风险控制。
四、发展趋势
深度学习技术的应用：随着深度学习技术的不断发展，其在合同识别提取领域的应用将更加广泛。
跨语言、跨领域的合同识别：针对不同行业、不同地区的合同，实现跨语言、跨领域的合同识别。
智能合同生成：基于合同识别提取技术，实现智能合同生成，提高合同起草效率。
智能合同执行：结合合同识别提取技术和区块链技术，实现智能合同执行，提高合同履约率。
个性化合同服务：根据用户需求，提供个性化的合同识别、分析和决策服务。
总之，基于人工智能的合同识别提取系统在构建与应用方面具有广阔的发展前景。随着技术的不断进步，该系统将在合同管理、法律服务、金融行业等领域发挥越来越重要的作用。