AI合同条款比对定制：条款对齐与风险分级

法律AI实验室本周完成合同条款比对实验的第二轮迭代。与整篇文档相似度不同，我们把任务拆成三步：条款切分、语义对齐、风险分级。切分以标题层级与序号为锚点，对无标题合同改用句段向量做边界回归；对齐采用双向匹配，先粗召回再用法条与模板库精排；风险分级只保留“高风险、需确认、常规”三档，避免过度标注带来的噪声。

进展：
· 在 480 份公开合同（采购、服务、保密三类）上，条款级召回率 0.91，风险条款误报率较上一版下降约 34%。
· 无标题合同的切分 F1 为 0.86，仍是当前主要瓶颈。

下一步：
· 引入条款改写数据增广，测试跨模板泛化能力；
· 将风险分级结果映射到审查意见模板，交法务做小样本人工校验后再定阈值。