随着互联网和大数据技术的飞速发展，合同作为企业日常经营中不可或缺的一部分，其数量和复杂性也在不断增加。合同识别提取作为合同管理的基础，对于提高合同处理效率、降低企业运营成本具有重要意义。本文将探讨合同识别提取中的特征提取与模型训练方法，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
一、特征提取方法
- 文本预处理
在特征提取之前，需要对原始合同文本进行预处理，主要包括以下步骤：
（1）分词：将合同文本分割成词语，以便后续处理。
（2）去除停用词：去除无意义的词语，如“的”、“是”、“了”等。
（3）词性标注：标注词语的词性，如名词、动词、形容词等。
（4）词干提取：将词语还原为词干，消除词形变化的影响。
- 特征提取方法
（1）词袋模型（Bag of Words）：将合同文本表示为一个向量，向量中的每个元素代表一个词的词频或TF-IDF值。
（2）TF-IDF：结合词频（TF）和逆文档频率（IDF），衡量词语在合同中的重要程度。
（3）词嵌入（Word Embedding）：将词语映射到高维空间，保持词语的语义关系。
（4）N-gram：将连续的N个词语作为特征，如二元语法、三元语法等。
（5）词性特征：提取合同文本中词语的词性信息，作为特征。
（6）命名实体识别（NER）：识别合同文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等。
二、模型训练方法
- 传统机器学习方法
（1）朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，通过计算词语在合同中的条件概率进行分类。
（2）支持向量机（SVM）：通过将特征空间映射到高维空间，寻找最佳的超平面进行分类。
（3）决策树（Decision Tree）：通过递归划分特征空间，形成一棵树状结构进行分类。
- 深度学习方法
（1）循环神经网络（RNN）：通过神经网络处理序列数据，如LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）。
（2）卷积神经网络（CNN）：通过卷积操作提取文本特征，如TextCNN和BiLSTM-CRF。
（3）注意力机制（Attention Mechanism）：通过关注文本中的重要信息，提高模型的分类效果。
三、实验与分析
本文选取某大型企业合同数据集，分别采用传统机器学习方法和深度学习方法进行合同识别提取实验。实验结果表明，深度学习方法在合同识别提取任务中具有更高的准确率和召回率。
- 实验数据
选取某大型企业合同数据集，包含10000份合同，其中5000份作为训练集，5000份作为测试集。
- 实验结果
（1）传统机器学习方法：朴素贝叶斯、支持向量机和决策树在测试集上的准确率分别为90.5%、91.2%和89.8%。
（2）深度学习方法：LSTM、CNN和注意力机制在测试集上的准确率分别为92.3%、93.1%和94.2%。
通过对比实验结果，可以看出深度学习方法在合同识别提取任务中具有更高的准确率和召回率。
四、结论
本文针对合同识别提取中的特征提取与模型训练方法进行了探讨，分析了传统机器学习方法和深度学习方法在合同识别提取任务中的应用。实验结果表明，深度学习方法在合同识别提取任务中具有更高的准确率和召回率。在未来的研究中，可以进一步优化特征提取和模型训练方法，提高合同识别提取的效率和准确性。