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AI合同条款比对定制:差异定位与风险标注

合同版本比对是法务工作中最耗时、却最少被认真优化的环节。我们近期的实验不做整篇相似度打分,而是走条款级路线:先切分、再对齐、最后定位差异并标注风险。

做法上有三点取舍。其一,条款切分采用「编号+标题+语义」三重边界,对无编号的补充协议用缩进与段落意图兜底;切分错误率是后续所有指标的瓶颈,宁可在这里多花算力。其二,差异分为实质性(金额、期限、责任上限)、表述性(同义改写、语序调整)、结构性(条款增删、位置迁移)三类,仅第一类触发人工复核,实测可把复核量压缩到约三成。其三,风险标注必须回链原文,每条结论附带条款号与字符区间,不出无出处的判断。

【进展】在内部300份合同对上,实质性差异召回约92%,误报集中出现在同义表述和定义引用场景。

【下一步】把定义条款与交叉引用纳入对齐图,减少「引用未改动、含义已改变」这类漏检。

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