Intelligenter Parsing-Workflow für Vertragstext
Die folgenden Praxislösungen werden für die Verarbeitung juristischer Dokumente empfohlen:
- hierarchische IdentifizierungMit Hilfe der Titelerkennungsfunktion des Tools, durch Analyse der
analysis.jsonbei den Ergebnissenelement_typeFelder zum automatischen Aufbau einer Baumstruktur von Vertragsbedingungen - Tabelle Keypoint-Extraktion: Besondere Aufmerksamkeit
表格→权利义务und andere Schlüsselfelder, Beispielbefehlecurl -X POST -F 'file=@contract.pdf' -F 'extraction_format=html' localhost:5060 --output clauses.html - Optimierung der ChargenErstellen einer Docker Compose-Datei zur Verwaltung einer Warteschlange für die Verarbeitung mehrerer Dokumente, um wiederholte Dienststarts zu vermeiden
Profi-Tipp:
- Für standardisierte Vertragsvorlagen können Absatzmerkmalsvektoren extrahiert werden, um ein intelligentes Abfragesystem zu entwickeln
- Bei wichtigen Begriffen wird empfohlen, sie mit visuellen Ausgaben für eine manuelle Nachkontrolle zu kombinieren.
- Mehrsprachige Verträge erfordern vorinstallierte OCR-Sprachpakete (z. B. Chinesisch/Koreanisch zweisprachig).
tesseract-ocr-chi-sim+tesseract-ocr-kor) - Für die Verarbeitung sensibler Dokumente wird der Betrieb in einem Docker-Container in einer getrennten Umgebung empfohlen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAutomatisches Parsen von PDF-Inhalten und Extrahieren von Text und Tabellen von Open-Source-DienstenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Effizienz beim Auffinden von Schlüsselbegriffen in der rechtlichen Vertragsanalyse optimieren?
