合同条款风险标注实验：模型输出与律师复核

法律AI实验室本周完成合同条款风险标注的第二轮实验，任务聚焦三类高频条款：付款与账期、违约责任、单方解除权。流程上先用要素抽取定位条款边界，再由判别模型输出风险等级并附原文证据片段，最后交律师复核，形成「模型标注—证据定位—人工确认」的小闭环。

阶段进展：

• 条款边界定位整体可用，但跨章节引用是主要漏检来源——如违约金计算方式写在定义或附件章节，此类漏检约占漏检样本的四成；
• 风险等级与律师判断的一致率，在证据片段被正确召回时明显更高，说明「先给证据、再给结论」的呈现方式比只给结论更易被采纳；
• 律师复核耗时下降约三成，但节省集中在检索与定位环节，实质判断仍由人工完成。

下一步计划：一是补充跨章节引用的关系抽取，把「定义—条款—附件」的引用链显式建模；二是建设分层评测集，将定位准确率与判断准确率分开度量，避免单一指标掩盖定位误差。