WO2021169208A1 - 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

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WO2021169208A1
WO2021169208A1 PCT/CN2020/111641 CN2020111641W WO2021169208A1 WO 2021169208 A1 WO2021169208 A1 WO 2021169208A1 CN 2020111641 W CN2020111641 W CN 2020111641W WO 2021169208 A1 WO2021169208 A1 WO 2021169208A1
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WO
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text
review
audit
segment
topic
Prior art date
Application number
PCT/CN2020/111641
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English (en)
French (fr)
Inventor
张晶莹
罗先贤
Original Assignee
平安科技（深圳）有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Definitions

  • This application relates to the field of artificial intelligence technology, in particular to a text review method, device, computer equipment, and readable storage medium.
  • the purpose of this application is to provide a text review method, device, computer equipment, and readable storage medium, which can improve the accuracy and speed of review text.
  • a text review method which specifically includes the following steps:
  • topic tags of each audit segment respectively obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule base corresponding to the text type;
  • the review rules it is determined whether there is risk element content in the corresponding review segment, and if so, the risk element content is sent to the user terminal for risk warning.
  • a text review device which specifically includes the following components:
  • the receiving module is configured to receive the text to be reviewed sent from the user terminal, and match the text to be reviewed with multiple text types of text templates to determine the text type of the text to be reviewed;
  • the splitting module is used to obtain a classification model corresponding to the text type from a preset classification model library, and use the classification model to split the text to be audited into multiple audit fragments, and for each audit fragment Add the corresponding topic tags;
  • the obtaining module is used to obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule library corresponding to the text type according to the topic tag of each audit segment;
  • the judging module is used to judge whether there is risk element content in the corresponding review segment according to the review rule, and if so, send the risk element content to the user terminal for risk warning.
  • a computer device which specifically includes: a memory, a processor, and a computer program stored on the memory and running on the processor.
  • a processor executes all The following steps are implemented when the program is described:
  • topic tags of each audit segment respectively obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule base corresponding to the text type;
  • the review rules it is determined whether there is risk element content in the corresponding review segment, and if so, the risk element content is sent to the user terminal for risk warning.
  • topic tags of each audit segment respectively obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule base corresponding to the text type;
  • the review rules it is determined whether there is risk element content in the corresponding review segment, and if so, the risk element content is sent to the user terminal for risk warning.
  • the text review method, device, computer equipment, and readable storage medium provided in this application split the text to be reviewed into multiple review segments, and set corresponding review rules for each review segment; pass each review rule to the corresponding
  • the review fragments are reviewed for text, and risk inspections can be conducted in a targeted manner, thereby improving the accuracy of text review.
  • each review segment in the review text can also be reviewed in parallel, thereby improving the efficiency of the review text.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an optional process of the text review method provided in the first embodiment
  • FIG. 2 is a schematic diagram of an optional program module of the text review device provided in the second embodiment
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an optional hardware architecture of the computer device provided in the third embodiment.
  • the embodiment of the present application provides a text review method. As shown in FIG. 1, the method specifically includes the following steps:
  • Step S101 Receive a text to be reviewed from a user terminal, and perform text structure matching between the text to be reviewed and multiple text types of text templates to determine the text type of the text to be reviewed.
  • the text in this embodiment may be a contract; the contract is related to the interests of the company or individual.
  • the content of the contract needs to be reviewed. Therefore, in step S101, when a contract to be reviewed is received, the contract structure of the contract to be reviewed is analyzed to determine the contract type of the contract to be reviewed.
  • the contract to be reviewed is generated based on different types of contract templates, and each type of contract template has a corresponding contract structure.
  • the contract to be reviewed can be determined.
  • the type of contract template to get the contract type of the contract to be reviewed.
  • the types of contracts include: procurement, sales, intentional cooperation, and confidentiality.
  • Step S102 Obtain a classification model corresponding to the text type from a preset classification model library, use the classification model to split the text to be audited into multiple audit fragments, and add a corresponding audit fragment to each audit fragment. Hashtag.
  • the method further includes:
  • Step A1 For a text type, obtain a training sample set corresponding to the text type; wherein, the training sample set includes: a set number of historical texts, fragment information of each historical text, and the topic of each fragment Label;
  • each historical contract in the training sample set is divided into multiple fragments according to the title and body according to the review habits of the reviewers, and each segment is divided into multiple segments according to the content of each segment. Add the corresponding hashtag to the fragment.
  • procurement contracts to be reviewed are divided into the following segments: rights and obligations of both parties, fees and payment, liability for breach of contract and limitation of liability, guarantee of third-party rights, independence and severability, agreement change and termination, contract subject matter and product /Service standards, intellectual property rights, contract effectiveness and time limit, most favored treatment.
  • Step A2 According to the topic tags contained in each historical text in the training sample set, the topic tags included in all historical texts are determined as the necessary topic tags of the text type.
  • Step A3 Training and learning a preset model according to the training sample set to obtain a classification model corresponding to the text type.
  • the training and learning of a preset model according to the training sample set to obtain a classification model corresponding to the text type specifically includes:
  • Step A31 For a topic tag in the training sample set, obtain a segment corresponding to the topic tag in each historical text;
  • Step A32 Perform word segmentation processing on each obtained segment, and extract the nouns of each segment;
  • Step A33 Determine from the nouns in all segments the prominent words used to represent the set number of the topic tags, and calculate the saliency coefficient of each prominent word to form a set of significant words corresponding to the topic tags;
  • Step A34 Gather the salient word sets of each topic label in the training sample set as a classification model corresponding to the text type.
  • each of the prominently-known words in the display word set has a corresponding significant coefficient; the greater the value of the significant coefficient of the prominently-known word is, the more the prominently-known word can represent the corresponding topic label.
  • step A33 sort in descending order according to the occurrence probability of each noun in each segment, and set the number of nouns ranked in the front as obvious famous words, and according to the appearance of each obvious famous word The probability calculates the corresponding significant coefficient.
  • the preset model may also adopt a naive Bayes classification model, and the naive Bayes classification model is trained and learned according to the training sample set to obtain a classification model corresponding to the text type.
  • step S102 includes:
  • Step B1 Determine each heading contained in the text to be reviewed, and split the text to be reviewed into multiple review fragments according to the determined headings; where each review fragment includes: a headline part and a main body part;
  • Step B2 Separate words for each review segment, and extract the nouns of each review segment
  • Step B3 For a review segment, determine the target notable words from each notable word set, where the target notable words are nouns that appear in both the notable word set and the review segment; according to each notable word The significance coefficients of the target salient words in the set are calculated, and the sum of the salient coefficients of each salient word set is calculated; and the topic label corresponding to the salient word set with the largest sum of the significant coefficients is added to the audit segment.
  • Step S103 According to the subject tag of each review segment, the review rules corresponding to each subject tag are respectively obtained from the rule library corresponding to the text type.
  • step S103 includes:
  • the integrity of the contract to be reviewed is firstly reviewed. According to the types of subject tags contained in the contract to be reviewed, it is determined whether the contract to be reviewed lacks necessary content, and a reminder is made when the contract to be reviewed lacks necessary subject tags. operate.
  • corresponding rule bases are set up for different types of contracts in advance; one rule base includes review rules corresponding to different subject tags, that is, each review segment in the contract to be reviewed has a corresponding Audit rules, through the audit rules of each audit segment, conduct targeted risk inspections, thereby improving the accuracy of contract audits.
  • the audit rules include: audit elements and audit sub-rules, and one audit element corresponds to an audit sub-rule; among them, the audit element is the smallest audit unit of text audit, and the audit sub-rule is used to judge the risk of audit elements. rule.
  • the audit elements of the corresponding audit rule include: payment period, account period, expense, and tax; for the audit element is expense, the audit sub-rule is: Determine whether the amount and the amount unit are included. If not, there is a risk.
  • Step S104 Determine whether there is risk element content in the corresponding review segment according to the review rule, and if so, send the risk element content to the user terminal for risk warning.
  • step S104 includes:
  • Step C1 Extract the element content corresponding to each audit element from the audit fragment according to each audit element in the audit rule;
  • Step C2 Regarding the element content of an audit element, it is determined whether the element content meets the audit sub-rule corresponding to the audit element; if not, the element content is sent to the user terminal as the risk element content.
  • the judging whether the content of the element meets the audit sub-rule corresponding to the audit element includes:
  • the contract to be reviewed is divided into multiple review segments, and each review segment in the review contract can be reviewed in parallel, thereby improving the efficiency of reviewing the contract; in addition, a corresponding setting is set for each review segment. Therefore, the contract review can be conducted in a targeted manner with higher accuracy.
  • step S104 the method further includes:
  • Step D1 Receive the audit result information sent by the user terminal, determine whether the determined risk element content is correct according to the audit result information, and if so, add the exact value of the audit rule corresponding to the risk element content 1. If not, then the exact value of the audit rule corresponding to the risk element content minus one;
  • accurate values are set for each audit rule, and the accurate values of the initialization of each audit rule are consistent; when the content of risk elements is sent to the user terminal, the user is The element content is manually corrected, and the audit result information is fed back; and then the accurate value of each audit rule is adjusted according to the audit result information.
  • Step D2 Send an audit rule with an accurate value less than a preset threshold to the user terminal, so that the user terminal can modify the audit rule;
  • the audit rules are continuously revised using the audit result information, so that the audit rules are continuously improved.
  • the embodiment of the present application provides a text verification device. As shown in FIG. 2, the device specifically includes the following components:
  • the receiving module 201 is configured to receive a text to be reviewed sent from a user terminal, and to match the text to be reviewed with a text template of multiple text types to determine the text type of the text to be reviewed;
  • the splitting module 202 is configured to obtain a classification model corresponding to the text type from a preset classification model library, and use the classification model to split the to-be-reviewed text into multiple review fragments, and set the value for each review Add the corresponding topic tag to the fragment;
  • the obtaining module 203 is configured to obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule library corresponding to the text type according to the topic tag of each audit segment;
  • the judging module 204 is configured to judge whether there is risk element content in the corresponding review segment according to the review rule, and if so, send the risk element content to the user terminal for risk warning.
  • the device further includes:
  • the training module is used to obtain the classification model corresponding to the text type from the preset classification model library, and use the classification model to split the to-be-reviewed text into multiple review fragments, and for each Before adding the corresponding topic tag to the audit segment, for a text type, obtain a training sample set corresponding to the text type; wherein, the training sample set includes: a set number of historical texts and fragment information of each historical text And the topic tags of each segment; according to the topic tags contained in each historical text in the training sample set, the topic tags contained in all historical texts are determined as the necessary topic tags of the text type; according to the training sample The set performs training and learning on a preset model to obtain a classification model corresponding to the text type.
  • the training module implements the function of training and learning a preset model according to the training sample set to obtain a classification model corresponding to the text type, it specifically includes:
  • For a topic tag in the training sample set obtain the segment corresponding to the topic tag in each historical text; perform word segmentation processing on each obtained segment, and extract the noun of each segment; Determine the prominently famous words used to represent the set number of the topic tags from the nouns, and calculate the significant coefficient of each prominently famous word to form a set of significant words corresponding to the topic tags; gather the training sample set
  • the salient word set of each topic tag is used as a classification model corresponding to the text type.
  • splitting module 202 is specifically used for:
  • each review fragment includes: a headline part and a body part; respectively Perform word segmentation for each audit segment, and extract the nouns of each audit segment; for one audit segment, determine the target salient words from each salient word set, where the target salient words appear in salient words at the same time The word set and the nouns in the audit segment; according to the significant coefficient of the target significant word in each significant word set, the sum of the significant coefficients of each significant word set is calculated; and the significant word set with the largest sum of significant coefficients corresponds to the significant word set
  • the hashtag of is added to the review segment.
  • the obtaining module 203 is specifically used for:
  • audit rules include: audit elements and audit sub-rules, and one audit element corresponds to one audit sub-rule;
  • judgment module 204 is specifically used for:
  • the element content corresponding to each audit element is extracted from the audit fragments; for the element content of an audit element, it is judged whether the element content meets the requirements of the audit element The corresponding review sub-rule; if not, the element content is sent to the user terminal as the risk element content.
  • the device further includes:
  • the correction module is used to determine whether there is risk element content in the corresponding review segment according to the review rules, and if so, send the risk element content to the user terminal for risk warning, and then receive According to the audit result information sent by the user terminal, determine whether the determined risk element content is correct according to the audit result information; if so, add one to the accurate value of the audit rule corresponding to the risk element content; if not , It is the accurate value of the audit rule corresponding to the content of the risk element minus one; the audit rule with an accurate value less than the preset threshold is sent to the user terminal for the user terminal to modify the audit rule.
  • This embodiment also provides a computer device, such as a smart phone, a tablet computer, a notebook computer, a desktop computer, a rack server, a blade server, a tower server or a cabinet server (including independent servers, or A server cluster composed of multiple servers), etc.
  • the computer device 30 of this embodiment at least includes but is not limited to: a memory 301 and a processor 302 that can be communicatively connected to each other through a system bus.
  • FIG. 3 only shows the computer device 30 with components 301 to 302, but it should be understood that it is not required to implement all of the illustrated components, and more or fewer components may be implemented instead.
  • the memory 301 (readable storage medium) includes flash memory, hard disk, multimedia card, card-type memory (for example, SD or DX memory, etc.), random access memory (RAM), static random access memory (SRAM), Read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), programmable read-only memory (PROM), magnetic memory, magnetic disks, optical disks, etc.
  • the memory 301 may be an internal storage unit of the computer device 30, such as a hard disk or a memory of the computer device 30.
  • the memory 301 may also be an external storage device of the computer device 30, such as a plug-in hard disk, a smart memory card (Smart Media Card, SMC), and a secure digital (Secure Digital, SD) card, flash card (Flash Card), etc.
  • the memory 301 may also include both the internal storage unit of the computer device 30 and its external storage device.
  • the memory 301 is generally used to store the operating system and various application software installed in the computer device 30, such as the program code of the text review device in the second embodiment.
  • the memory 301 can also be used to temporarily store various types of data that have been output or will be output.
  • the processor 302 may be a central processing unit (Central Processing Unit, CPU), a controller, a microcontroller, a microprocessor, or other data processing chips in some embodiments.
  • the processor 302 is generally used to control the overall operation of the computer device 30.
  • the processor 302 is configured to execute the program of the text review method stored in the processor 302, and the following steps are implemented when the program of the text review method is executed:
  • topic tags of each audit segment respectively obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule base corresponding to the text type;
  • the review rules it is determined whether there is risk element content in the corresponding review segment, and if so, the risk element content is sent to the user terminal for risk warning.
  • the computer-readable storage medium may be non-volatile or volatile, such as flash memory, hard disk, multimedia card, card-type memory (for example, SD or DX). Memory, etc.), random access memory (RAM), static random access memory (SRAM), read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), programmable read-only memory (PROM), magnetic memory , Magnetic disks, optical disks, servers, App application malls, etc., on which computer programs are stored, and when the computer programs are executed by the processor, the following method steps are implemented:
  • topic tags of each audit segment respectively obtain the audit rules corresponding to each topic tag from the rule base corresponding to the text type;
  • the review rules it is determined whether there is risk element content in the corresponding review segment, and if so, the risk element content is sent to the user terminal for risk warning.

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Abstract

本申请公开了一种文本审核方法体，该方法体包括：接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示；本申请可以提高审核文本的精准度和速度。

Description

一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质
相关申请的交叉引用
本申请申明享有2020年02月25日递交的申请号为202010116229.7、名称为“一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质”的中国专利申请的优先权，该中国专利申请的整体内容以参考的方式结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
 背景技术
随着互联网技术的不断发展，越来越多的信息通过互联网进行传播；其中，信息传播的一个重要载体就是文本；由于在文本中会包含敏感或不良信息，为了防止敏感信息泄露以及防止不良信息的传播，需要审核人员人工的对文本进行风险内容审核；但是，发明人意识到由于每份文本的文字数量大、内容繁杂、表述多样，需要耗费较多的人力成本，不仅审核效率较低，而且审核准确率也得不到保障。因此，如何提高审核文本的效率和准确率成为目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质，可以提高审核文本的精准度和速度。
根据本申请的一个方面，提供了一种文本审核方法，具体包括以下步骤：
接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种文本审核装置，具体包括以下组成部分：
接收模块，用于接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
拆分模块，用于从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
获取模块，用于根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
判断模块，用于根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种计算机设备，具体包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述程序被处理器执行时实现以下步骤：
接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
本申请提供的文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质，将待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段设置对应的审核规则；通过每个审核规则对对应的审核片段进行文本审核，可以有针对性的进行风险检查，从而提高文本审核的精准度。此外，在本申请中还可以并行的对待审核文本中的各个审核片段进行审核，从而提高了审核文本的效率。
 附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为实施例一提供的文本审核方法的一种可选的流程示意图；
图2为实施例二提供的文本审核装置的一种可选的程序模块示意图；
图3为实施例三提供的计算机设备的一种可选的硬件架构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供了一种文本审核方法，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
步骤S101：接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型。
优选的，本实施例中的文本可以为合同；合同关系到公司或个人的利益，在实际的业务场景中，为保证合同双方的权利与义务，需要对合同内容进行审核。因此，在步骤S101中，当接收到待审核合同时，通过分析所述待审核合同的合同结构以确定出所述待审核合同的合同类型。
在本实施例中，待审核合同是根据不同类型的合同模板生成的，每种类型的合同模板均有对应的合同结构，通过分析待审核合同的合同结构即可确定出待审核合同所使用的合同模板的类型，从而得到待审核合同的合同类型。
具体的，合同类型包括：采购类、销售类、意向合作类和保密类。
步骤S102：从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签。
具体的，在步骤S102之前，所述方法还包括：
步骤A1：针对一种文本类型，获取与所述文本类型对应的训练样本集；其中，所述训练样本集包括：设定数量的历史文本、每个历史文本的片段信息以及每个片段的主题标签；
合同通常包括多个部分，每个部分都有对应的标题和正文；由于在人工审核合同的场景中，审核人员在审核合同的时候会一部分一部分的审核合同，从而确认每个部分是否满足对应的法律等方面的条款，所以根据审核人员的审核习惯分别将所述训练样本集中的各个历史合同按照标题和正文拆分为多个片段，且根据每个片段的内容分别为拆分后的每个片段添加对应的主题标签。
例如，采购类的待审核合同被划分为以下片段：双方权利与义务、费用与付款、违约责任与责任限制、第三方权利保证、独立性与可分割性、协议变更及终止、合同标的及产品/服务标准、知识产权、合同生效及期限、最惠待遇。
步骤A2：根据所述训练样本集中的各个历史文本所包含的主题标签，将包含在所有历史文本中的主题标签确定为所述文本类型的必要主题标签。
步骤A3：根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型。
进一步的，所述根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型，具体包括：
步骤A31：针对所述训练样本集中的一个主题标签，获取各个历史文本中的与所述主题标签对应的片段；
步骤A32：对获取到的每个片段进行分词处理，并提取出每个片段的名词；
步骤A33：从所有片段的名词中确定出用于代表所述主题标签的设定数量的显著名词，并计算出每个显著名词的显著系数，以形成与所述主题标签对应的显著词集合；
步骤A34：汇聚所述训练样本集中的各个主题标签的显著词集合，作为与所述文本类型对应的分类模型。
需要说明的是，所述显示词集合中的各个显著名词均有对应的显著系数；显著名词的显著系数值越大，说明该显著名词越能代表对应的主题标签。
优选的，在实际应用中，在步骤A33中，根据每个名词在各个片段中的出现概率进行降序排序，将排在前设定数量的名词设置为显著名词，并根据每个显著名词的出现概率计算出对应的显著系数。
此外，在实际应用中预设模型还可采用朴素贝叶斯分类模型，根据所述训练样本集对朴素贝叶斯分类模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型。
更进一步的，步骤S102，包括：
步骤B1：确定出包含在所述待审核文本中的各个标题，并根据确定出的各个标题将所述待审核文本拆分为多个审核片段；其中，每个审核片段包括：标题部分和正文部分；
步骤B2：分别对每个审核片段进行分词处理，并提取出每个审核片段的名词；
步骤B3：针对一个审核片段，分别从每个显著词集合中确定出目标显著词，其中，所述目标显著词为同时出现在显著词集合和所述审核片段中的名词；根据每个显著词集合中的目标显著词的显著系数，计算出每个显著词集合的显著系数总和；并将显著系数总和最大的显著词集合所对应的主题标签添加到所述审核片段上。
步骤S103：根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则。
具体的，步骤S103，包括：
判断在所述待审核文本的所有主题标签中是否包含所述文本类型的所有必要主题标签；若是，则根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；若否，则将包含缺少的必要主题标签的信息发送至所述用户终端。
在本实施例中，首先是对待审核合同的完整性进行审核，根据待审核合同所包含的主题标签的种类，确定出待审核合同是否缺少必要内容，在待审核合同缺少必要主题标签时进行提醒操作。
在本实施例中，事先分别为不同类型的合同设置对应的规则库；在一个规则库中包括与不同的主题标签对应的审核规则，即，待审核合同中的每个审核片段均有对应的审核规则，通过每个审核片段的审核规则，有针对性的进行风险检查，从而提高合同审核的精准度。
具体的，审核规则包括：审核要素和审核子规则，且一个审核要素对应一个审核子规则；其中，审核要素是文本审核的最小审核单元，审核子规则是用于对审核要素进行风险审核的判断规则。
例如，当合同类型为采购类、审核片段的主题标签为费用与付款时，对应的审核规则的审核要素包括：支付期限、账期、费用、税务；针对审核要素为费用，审核子规则为：判断是否包含金额和金额单位，若否，则存在风险。
步骤S104：根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
具体的，步骤S104，包括：
步骤C1：根据所述审核规则中的各个审核要素，从所述审核片段中分别提取出与每个审核要素对应的要素内容；
步骤C2：针对一个审核要素的要素内容，判断所述要素内容是否满足与所述审核要素对应的审核子规则；若否，则将所述要素内容作为风险要素内容发送至所述用户终端。
进一步的，所述判断所述要素内容是否满足与所述审核要素对应的审核子规则，包括：
判断所述要素内容是否包含预设关键词；或者，
判断所述要素内容是否与预设内容一致；或者，
判断所述要素内容中包含的币种或金额的大小写是否一致。
在本实施例中，将待审核合同拆分为多个审核片段，并可以并行的对待审核合同中的各个审核片段进行审核，从而提高了审核合同的效率；此外，针对每个审核片段设置对应的审核规则，因此，可以针对性的进行合同审核，准确性更高。
更进一步的，在步骤S104之后，所述方法还包括：
步骤D1：接收由所述用户终端发送来的审核结果信息，根据所述审核结果信息判断确定出的风险要素内容是否正确，若是，则为所述风险要素内容所对应的审核规则的准确值加一，若否，则为所述风险要素内容所对应的审核规则的准确值减一；
在本实施例中，分别为每个审核规则设置准确值，且每个审核规则的初始化的准确值均一致；当将风险要素内容发送至用户终端时，用户根据自身的专业知识背景，对风险要素内容进行人工纠正，并将审核结果信息反馈回来；再根据审核结果信息，调整每个审核规则的准确值。
步骤D2：将准确值小于预设阈值的审核规则发送至所述用户终端，以供所述用户终端对所述审核规则进行修改；
在本实施例中，利用审核结果信息不断的对审核规则进行修正，以让审核规则不断完善。
实施例二
本申请实施例提供了一种文本审核装置，如图2所示，该装置具体包括以下组成部分：
接收模块201，用于接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
拆分模块202，用于从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
获取模块203，用于根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
判断模块204，用于根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
具体的，所述装置还包括：
训练模块，用于在所述从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签之前，针对一种文本类型，获取与所述文本类型对应的训练样本集；其中，所述训练样本集包括：设定数量的历史文本、每个历史文本的片段信息以及每个片段的主题标签；根据所述训练样本集中的各个历史文本所包含的主题标签，将包含在所有历史文本中的主题标签确定为所述文本类型的必要主题标签；根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型。
进一步的，所述训练模块在实现所述根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型的功能时，具体包括：
针对所述训练样本集中的一个主题标签，获取各个历史文本中的与所述主题标签对应的片段；对获取到的每个片段进行分词处理，并提取出每个片段的名词；从所有片段的名词中确定出用于代表所述主题标签的设定数量的显著名词，并计算出每个显著名词的显著系数，以形成与所述主题标签对应的显著词集合；汇聚所述训练样本集中的各个主题标签的显著词集合，作为与所述文本类型对应的分类模型。
此外，拆分模块202，具体用于：
确定出包含在所述待审核文本中的各个标题，并根据确定出的各个标题将所述待审核文本拆分为多个审核片段；其中，每个审核片段包括：标题部分和正文部分；分别对每个审核片段进行分词处理，并提取出每个审核片段的名词；针对一个审核片段，分别从每个显著词集合中确定出目标显著词，其中，所述目标显著词为同时出现在显著词集合和所述审核片段中的名词；根据每个显著词集合中的目标显著词的显著系数，计算出每个显著词集合的显著系数总和；并将显著系数总和最大的显著词集合所对应的主题标签添加到所述审核片段上。
获取模块203，具体用于：
判断在所述待审核文本的所有主题标签中是否包含所述文本类型的所有必要主题标签；若是，则根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；若否，则将包含缺少的必要主题标签的信息发送至所述用户终端。
进一步的，所述审核规则包括：审核要素和审核子规则，且一个审核要素对应一个审核子规则；
此外，判断模块204，具体用于：
根据所述审核规则中的各个审核要素，从所述审核片段中分别提取出与每个审核要素对应的要素内容；针对一个审核要素的要素内容，判断所述要素内容是否满足与所述审核要素对应的审核子规则；若否，则将所述要素内容作为风险要素内容发送至所述用户终端。
更进一步的，所述装置还包括：
修正模块，用于在所述根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示之后，接收由所述用户终端发送来的审核结果信息，根据所述审核结果信息判断确定出的风险要素内容是否正确；若是，则为所述风险要素内容所对应的审核规则的准确值加一；若否，则为所述风险要素内容所对应的审核规则的准确值减一；将准确值小于预设阈值的审核规则发送至所述用户终端，以供所述用户终端对所述审核规则进行修改。
实施例三
本实施例还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器（包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群）等。如图3所示，本实施例的计算机设备30至少包括但不限于：可通过***总线相互通信连接的存储器301、处理器302。需要指出的是，图3仅示出了具有组件301-302的计算机设备30，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器301（即可读存储介质）包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器301可以是计算机设备30的内部存储单元，例如该计算机设备30的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器301也可以是计算机设备30的外部存储设备，例如该计算机设备30上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，存储器301还可以既包括计算机设备30的内部存储单元也包括其外部存储设备。在本实施例中，存储器301通常用于存储安装于计算机设备30的操作***和各类应用软件，例如实施例二的文本审核装置的程序代码等。此外，存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器302在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器302通常用于控制计算机设备30的总体操作。
具体的，在本实施例中，处理器302用于执行处理器302中存储的文本审核方法的程序，所述文本审核方法的程序被执行时实现如下步骤：
接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见第一实施例，本实施例在此不再重复赘述。
实施例四
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质可以是非易失性，也可以是易失性，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下方法步骤：
接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见第一实施例，本实施例在此不再重复赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (20)

  1. 一种文本审核方法，其中，所述方法包括：
    接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
    从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
    根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
    根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
  2. 根据权利要求1所述的文本审核方法，其中，在所述从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签之前，所述方法还包括：
    针对一种文本类型，获取与所述文本类型对应的训练样本集；其中，所述训练样本集包括：设定数量的历史文本、每个历史文本的片段信息以及每个片段的主题标签；
    根据所述训练样本集中的各个历史文本所包含的主题标签，将包含在所有历史文本中的主题标签确定为所述文本类型的必要主题标签；
    根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型。
  3. 根据权利要求2所述的文本审核方法，其中，所述根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型，具体包括：
    针对所述训练样本集中的一个主题标签，获取各个历史文本中的与所述主题标签对应的片段；对获取到的每个片段进行分词处理，并提取出每个片段的名词；从所有片段的名词中确定出用于代表所述主题标签的设定数量的显著名词，并计算出每个显著名词的显著系数，以形成与所述主题标签对应的显著词集合；
    汇聚所述训练样本集中的各个主题标签的显著词集合，作为与所述文本类型对应的分类模型。
  4. 根据权利要求3所述的文本审核方法，其中，所述利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签，具体包括：
    确定出包含在所述待审核文本中的各个标题，并根据确定出的各个标题将所述待审核文本拆分为多个审核片段；其中，每个审核片段包括：标题部分和正文部分；
    分别对每个审核片段进行分词处理，并提取出每个审核片段的名词；
    针对一个审核片段，分别从每个显著词集合中确定出目标显著词，其中，所述目标显著词为同时出现在显著词集合和所述审核片段中的名词；根据每个显著词集合中的目标显著词的显著系数，计算出每个显著词集合的显著系数总和；并将显著系数总和最大的显著词集合所对应的主题标签添加到所述审核片段上。
  5. 根据权利要求2所述的文本审核方法，其中，所述根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则，具体包括：
    判断在所述待审核文本的所有主题标签中是否包含所述文本类型的所有必要主题标签；若是，则根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；若否，则将包含缺少的必要主题标签的信息发送至所述用户终端。
  6. 根据权利要求1所述的文本审核方法，其中，所述审核规则包括：审核要素和审核子规则，且一个审核要素对应一个审核子规则；
    所述根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示，具体包括：
    根据所述审核规则中的各个审核要素，从所述审核片段中分别提取出与每个审核要素对应的要素内容；
    针对一个审核要素的要素内容，判断所述要素内容是否满足与所述审核要素对应的审核子规则；若否，则将所述要素内容作为风险要素内容发送至所述用户终端。
  7. 根据权利要求1所述的文本审核方法，其中，在所述根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示之后，所述方法还包括：
    接收由所述用户终端发送来的审核结果信息，根据所述审核结果信息判断确定出的风险要素内容是否正确；若是，则为所述风险要素内容所对应的审核规则的准确值加一；若否，则为所述风险要素内容所对应的审核规则的准确值减一；
    将准确值小于预设阈值的审核规则发送至所述用户终端，以供所述用户终端对所述审核规则进行修改。
  8. 一种文本审核装置，其中，所述装置包括：
    接收模块，用于接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
    拆分模块，用于从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
    获取模块，用于根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
    判断模块，用于根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
  9. 一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，当所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
    接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
    从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
    根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
    根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
  10. 根据权利要求9所述的计算机设备，其中，当所述处理器执行所述程序时还实现以下步骤：
    针对一种文本类型，获取与所述文本类型对应的训练样本集；其中，所述训练样本集包括：设定数量的历史文本、每个历史文本的片段信息以及每个片段的主题标签；
    根据所述训练样本集中的各个历史文本所包含的主题标签，将包含在所有历史文本中的主题标签确定为所述文本类型的必要主题标签；
    根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型。
  11. 根据权利要求10所述的计算机设备，其中，当所述处理器执行所述程序以实现所述根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型的步骤时，具体包括：
    针对所述训练样本集中的一个主题标签，获取各个历史文本中的与所述主题标签对应的片段；对获取到的每个片段进行分词处理，并提取出每个片段的名词；从所有片段的名词中确定出用于代表所述主题标签的设定数量的显著名词，并计算出每个显著名词的显著系数，以形成与所述主题标签对应的显著词集合；
    汇聚所述训练样本集中的各个主题标签的显著词集合，作为与所述文本类型对应的分类模型。
  12. 根据权利要求11所述的计算机设备，其中，当所述处理器执行所述程序以实现所述利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签的步骤时，具体包括：
    确定出包含在所述待审核文本中的各个标题，并根据确定出的各个标题将所述待审核文本拆分为多个审核片段；其中，每个审核片段包括：标题部分和正文部分；
    分别对每个审核片段进行分词处理，并提取出每个审核片段的名词；
    针对一个审核片段，分别从每个显著词集合中确定出目标显著词，其中，所述目标显著词为同时出现在显著词集合和所述审核片段中的名词；根据每个显著词集合中的目标显著词的显著系数，计算出每个显著词集合的显著系数总和；并将显著系数总和最大的显著词集合所对应的主题标签添加到所述审核片段上。
  13. 根据权利要求10所述的计算机设备，其中，当所述处理器执行所述程序以实现所述根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则的步骤时，具体包括：
    判断在所述待审核文本的所有主题标签中是否包含所述文本类型的所有必要主题标签；若是，则根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；若否，则将包含缺少的必要主题标签的信息发送至所述用户终端。
  14. 根据权利要求9所述的计算机设备，其中，所述审核规则包括：审核要素和审核子规则，且一个审核要素对应一个审核子规则；
    当所述处理器执行所述程序以实现所述根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示的步骤时，具体包括：
    根据所述审核规则中的各个审核要素，从所述审核片段中分别提取出与每个审核要素对应的要素内容；
    针对一个审核要素的要素内容，判断所述要素内容是否满足与所述审核要素对应的审核子规则；若否，则将所述要素内容作为风险要素内容发送至所述用户终端。
  15. 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，当所述程序被处理器执行时实现以下步骤：
    接收用户终端发送来的待审核文本，并将所述待审核文本与多个文本类型的文本模板进行文本结构的匹配，以确定出所述待审核文本的文本类型；
    从预设的分类模型库中获取与所述文本类型对应的分类模型，利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签；
    根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；
    根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示。
  16. 根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，当所述程序被处理器执行时还实现以下步骤：
    针对一种文本类型，获取与所述文本类型对应的训练样本集；其中，所述训练样本集包括：设定数量的历史文本、每个历史文本的片段信息以及每个片段的主题标签；
    根据所述训练样本集中的各个历史文本所包含的主题标签，将包含在所有历史文本中的主题标签确定为所述文本类型的必要主题标签；
    根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型。
  17. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中，当所述程序被处理器执行以实现所述根据所述训练样本集对预设模型进行训练学习，以得到与所述文本类型对应的分类模型的步骤时，具体包括：
    针对所述训练样本集中的一个主题标签，获取各个历史文本中的与所述主题标签对应的片段；对获取到的每个片段进行分词处理，并提取出每个片段的名词；从所有片段的名词中确定出用于代表所述主题标签的设定数量的显著名词，并计算出每个显著名词的显著系数，以形成与所述主题标签对应的显著词集合；
    汇聚所述训练样本集中的各个主题标签的显著词集合，作为与所述文本类型对应的分类模型。
  18. 根据权利要求17所述的计算机可读存储介质，其中，当所述程序被处理器执行以以实现所述利用所述分类模型将所述待审核文本拆分为多个审核片段，并为每个审核片段添加对应的主题标签的步骤时，具体包括：
    确定出包含在所述待审核文本中的各个标题，并根据确定出的各个标题将所述待审核文本拆分为多个审核片段；其中，每个审核片段包括：标题部分和正文部分；
    分别对每个审核片段进行分词处理，并提取出每个审核片段的名词；
    针对一个审核片段，分别从每个显著词集合中确定出目标显著词，其中，所述目标显著词为同时出现在显著词集合和所述审核片段中的名词；根据每个显著词集合中的目标显著词的显著系数，计算出每个显著词集合的显著系数总和；并将显著系数总和最大的显著词集合所对应的主题标签添加到所述审核片段上。
  19. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中，当所述程序被处理器执行以实现所述根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则的步骤时，具体包括：
    判断在所述待审核文本的所有主题标签中是否包含所述文本类型的所有必要主题标签；若是，则根据每个审核片段的主题标签，从与所述文本类型对应的规则库中分别获取与各个主题标签对应的审核规则；若否，则将包含缺少的必要主题标签的信息发送至所述用户终端。
  20. 根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，所述审核规则包括：审核要素和审核子规则，且一个审核要素对应一个审核子规则；
    当所述程序被处理器执行以实现所述根据所述审核规则，判断在对应的审核片段中是否存在风险要素内容，若是，则将所述风险要素内容发送至所述用户终端，以进行风险提示的步骤时，具体包括：
    根据所述审核规则中的各个审核要素，从所述审核片段中分别提取出与每个审核要素对应的要素内容；
    针对一个审核要素的要素内容，判断所述要素内容是否满足与所述审核要素对应的审核子规则；若否，则将所述要素内容作为风险要素内容发送至所述用户终端。
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113689148A (zh) * 2021-09-26 2021-11-23 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种文本风险识别方法、装置及设备
CN114049215A (zh) * 2022-01-06 2022-02-15 杭州衡泰技术股份有限公司 异常交易识别方法、装置及应用
CN114095282A (zh) * 2022-01-21 2022-02-25 杭银消费金融股份有限公司 一种基于短文本特征提取的风控处理方法及设备
CN114219501A (zh) * 2022-02-22 2022-03-22 杭州衡泰技术股份有限公司 样本标注资源分配方法、装置及应用
CN114285616A (zh) * 2021-12-16 2022-04-05 上海商汤科技开发有限公司 一种数据传输方法和装置、电子设备及存储介质
CN114302171A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 新瑞鹏宠物医疗集团有限公司 视频审核方法、装置与存储介质
CN114399199A (zh) * 2022-01-14 2022-04-26 中国建设银行股份有限公司 评审数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN115130139A (zh) * 2022-08-31 2022-09-30 杭州链城数字科技有限公司 数字资产审查方法、装置、***和存储介质
CN116664080A (zh) * 2023-07-25 2023-08-29 山东唐和智能科技有限公司 一种微建议信息处理***及方法
CN116663525A (zh) * 2023-07-21 2023-08-29 科大讯飞股份有限公司 一种文档审核方法、装置、设备及存储介质
CN116934278A (zh) * 2023-09-19 2023-10-24 中铁建设集团有限公司 一种建筑施工方案审核方法与装置
CN117151096A (zh) * 2023-09-05 2023-12-01 江苏群杰物联科技有限公司 智能合同审查方法、装置、电子设备及存储介质
CN117172249A (zh) * 2023-11-03 2023-12-05 青矩技术股份有限公司 合同审查方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN117275030A (zh) * 2023-09-27 2023-12-22 自然资源部地图技术审查中心 审核地图的方法和装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111274782B (zh) * 2020-02-25 2023-10-20 平安科技（深圳）有限公司 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN112182502A (zh) * 2020-09-07 2021-01-05 支付宝(杭州)信息技术有限公司 合规审核方法、装置和设备
CN112163585B (zh) * 2020-11-10 2023-11-10 上海七猫文化传媒有限公司 文本的审核方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112579771B (zh) * 2020-12-08 2024-05-07 腾讯科技（深圳）有限公司 一种内容的标题检测方法及装置
CN112597851A (zh) * 2020-12-15 2021-04-02 泰康保险集团股份有限公司 签名的获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN112613285A (zh) * 2020-12-21 2021-04-06 红塔烟草(集团)有限责任公司 一种基于分区域处理的招标文件审查分析方法
CN112950017A (zh) * 2021-02-26 2021-06-11 云账户技术(天津)有限公司 合同风险识别方法、装置和电子设备
CN113469732A (zh) * 2021-06-11 2021-10-01 北京百度网讯科技有限公司 基于内容理解的审核方法、装置及电子设备
CN114219443A (zh) * 2021-12-16 2022-03-22 中国建设银行股份有限公司 单据数据处理方法、装置及设备
CN114489432B (zh) * 2021-12-27 2024-04-09 掌阅科技股份有限公司 电子书审核方法、电子设备及存储介质
CN114691865A (zh) * 2022-03-03 2022-07-01 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种基金产品的审核方法、装置以及设备
CN114661901A (zh) * 2022-03-03 2022-06-24 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种虚拟资源的审核方法、装置以及设备
CN115098629A (zh) * 2022-06-22 2022-09-23 马上消费金融股份有限公司 文件处理方法、装置、服务器及可读存储介质
CN115358751B (zh) * 2022-08-22 2023-04-28 中电金信软件有限公司 一种交易单据的自动审核方法、装置及电子设备
CN117132244B (zh) * 2023-10-26 2024-01-09 国网浙江省电力有限公司 用于智慧合规管理***的分类处理方法、装置及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170169103A1 (en) * 2015-12-10 2017-06-15 Agile Data Decisions LLC Method and system for extracting, verifying and cataloging technical information from unstructured documents
CN110362822A (zh) * 2019-06-18 2019-10-22 中国平安财产保险股份有限公司 用于模型训练的文本标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110442842A (zh) * 2019-06-20 2019-11-12 平安科技（深圳）有限公司 合同内容的提取方法及装置、计算机设备、存储介质
CN110705952A (zh) * 2019-08-15 2020-01-17 平安信托有限责任公司 一种合同审核方法及装置
CN111274782A (zh) * 2020-02-25 2020-06-12 平安科技（深圳）有限公司 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108595519A (zh) * 2018-03-26 2018-09-28 平安科技（深圳）有限公司 热点事件分类方法、装置及存储介质
CN108460582B (zh) * 2018-04-09 2023-04-18 平安科技（深圳）有限公司 制度信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109344382A (zh) * 2018-10-23 2019-02-15 出门问问信息科技有限公司 审核合同的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170169103A1 (en) * 2015-12-10 2017-06-15 Agile Data Decisions LLC Method and system for extracting, verifying and cataloging technical information from unstructured documents
CN110362822A (zh) * 2019-06-18 2019-10-22 中国平安财产保险股份有限公司 用于模型训练的文本标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110442842A (zh) * 2019-06-20 2019-11-12 平安科技（深圳）有限公司 合同内容的提取方法及装置、计算机设备、存储介质
CN110705952A (zh) * 2019-08-15 2020-01-17 平安信托有限责任公司 一种合同审核方法及装置
CN111274782A (zh) * 2020-02-25 2020-06-12 平安科技（深圳）有限公司 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113689148A (zh) * 2021-09-26 2021-11-23 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种文本风险识别方法、装置及设备
CN114285616A (zh) * 2021-12-16 2022-04-05 上海商汤科技开发有限公司 一种数据传输方法和装置、电子设备及存储介质
CN114302171A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 新瑞鹏宠物医疗集团有限公司 视频审核方法、装置与存储介质
CN114302171B (zh) * 2021-12-28 2024-04-09 新瑞鹏宠物医疗集团有限公司 视频审核方法、装置与存储介质
CN114049215A (zh) * 2022-01-06 2022-02-15 杭州衡泰技术股份有限公司 异常交易识别方法、装置及应用
CN114399199A (zh) * 2022-01-14 2022-04-26 中国建设银行股份有限公司 评审数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN114095282A (zh) * 2022-01-21 2022-02-25 杭银消费金融股份有限公司 一种基于短文本特征提取的风控处理方法及设备
CN114095282B (zh) * 2022-01-21 2022-04-15 杭银消费金融股份有限公司 一种基于短文本特征提取的风控处理方法及设备
CN114219501A (zh) * 2022-02-22 2022-03-22 杭州衡泰技术股份有限公司 样本标注资源分配方法、装置及应用
CN115130139A (zh) * 2022-08-31 2022-09-30 杭州链城数字科技有限公司 数字资产审查方法、装置、***和存储介质
CN115130139B (zh) * 2022-08-31 2022-12-02 杭州链城数字科技有限公司 数字资产审查方法、装置、***和存储介质
CN116663525B (zh) * 2023-07-21 2023-12-01 科大讯飞股份有限公司 一种文档审核方法、装置、设备及存储介质
CN116663525A (zh) * 2023-07-21 2023-08-29 科大讯飞股份有限公司 一种文档审核方法、装置、设备及存储介质
CN116664080B (zh) * 2023-07-25 2023-10-10 山东唐和智能科技有限公司 一种微建议信息处理***及方法
CN116664080A (zh) * 2023-07-25 2023-08-29 山东唐和智能科技有限公司 一种微建议信息处理***及方法
CN117151096A (zh) * 2023-09-05 2023-12-01 江苏群杰物联科技有限公司 智能合同审查方法、装置、电子设备及存储介质
CN117151096B (zh) * 2023-09-05 2024-05-10 江苏群杰物联科技有限公司 智能合同审查方法、装置、电子设备及存储介质
CN116934278A (zh) * 2023-09-19 2023-10-24 中铁建设集团有限公司 一种建筑施工方案审核方法与装置
CN117275030A (zh) * 2023-09-27 2023-12-22 自然资源部地图技术审查中心 审核地图的方法和装置
CN117275030B (zh) * 2023-09-27 2024-05-14 自然资源部地图技术审查中心 审核地图的方法和装置
CN117172249A (zh) * 2023-11-03 2023-12-05 青矩技术股份有限公司 合同审查方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN117172249B (zh) * 2023-11-03 2024-01-26 青矩技术股份有限公司 合同审查方法、装置、设备及计算机可读存储介质

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CN111274782A (zh) 2020-06-12
CN111274782B (zh) 2023-10-20

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