引言：
合同審查作為法律實務中的關鍵環節，其準確性和效率直接影響到企業的法律風險管理。傳統的人工審查方式存在耗時長、成本高、易出錯等問題。隨著人工智慧技術的不斷進步，特別是LLM和BERT模型的應用，合同審查的自動化和智慧化成為可能。
概述：
合同審查管理系統是一個整合了LLM和BERT模型的多模態AI能力引擎平臺。該系統透過深度學習技術，實現了文件的自動查詢、內容抽取、智慧識別和分析審查。
LLM大語言模型：
在合同審查中的優勢在於其強大的文字理解和生成能力。LLM經過在大量法律資料上的微調訓練後，能夠深入理解合同文字的深層含義，識別合同型別和結構，並顯著提高合同風險審查的準確性。例如，LLM可以基於法律、合同等相關資料進行微調，從海量的合同文字中學習勝訴或敗訴的合同內容與法律條款，幫助使用者發現潛在的問題與風險。
BERT模型：
在合同審查中的應用主要體現在其雙向編碼器的特性，這使得BERT在捕捉合同文字的上下文資訊方面具有優勢。透過特定於法律領域的訓練和調優，BERT模型可以進一步提高在法律文書分類、法律合同審查、法律案例分析等任務上的效能，並更好地理解和利用法律文書的含義、法律合同的有效性以及法律案例的背景。
總體來說LLM和BERT模型在合同審查管理系統中的應用，不僅提高了審查的效率和準確性，而且在使用者體驗度上具有明顯優勢。相較於市場上其他產品，在技術效能、處理速度、自定義能力和使用者互動設計方面均表現出色。
技術實現
1.文件查詢與抽取
利用OCR技術將掃描的合同文件轉換為可編輯的文字。
應用NLP技術，透過正規表示式和命名實體識別（NER）抽取關鍵資訊。
2.智慧識別與分析
LLM模型用於理解合同文字的深層含義，識別合同型別和結構。
BERT模型用於深入分析合同條款，識別潛在的法律風險。
3.審查與反饋
結合法律專業知識庫，系統提供定製化的審查反饋。
支援使用者對審查項配置，以便於審查結果的調整和最佳化。
技術優勢對比
- 模型效能
LLM大模型：相較於傳統機器學習模型，LLM具有更深層次的語言理解能力，能夠處理更復雜的合同文字。
BERT模型：BERT的雙向編碼器使其在捕捉合同文字的上下文資訊方面具有優勢。
- 處理速度
系統最佳化了模型的推理速度，實現了快速的文件處理能力，相較於市場上其他產品，具有更快的響應時間。
- 自定義能力
提供了高度可定製的審查規則，使用者可以根據特定需求調整審查引數，而其他產品往往提供較為固定的審查流程。
- 使用者體驗
系統提供了直觀的使用者介面和互動設計，使得非技術背景的使用者也能輕鬆使用，提升了使用者體驗度。
結論
合同審查管理系統透過LLM和BERT模型的應用，不僅提高了合同審查的效率和準確性，而且在使用者體驗度上具有明顯優勢。與其他類似產品相比，本系統在技術效能、處理速度、自定義能力和使用者互動設計方面均表現出色。
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