期末大作业---初稿

我选择智能合同审查助手系统支持用户上传PDF或Word格式的合同文件后端自动解析文本内容并调用风险分析引擎进行审查最终在Web界面上以高亮标注和侧边栏列表的形式直观展示风险点并可生成PDF格式的审查报告。一、模块设计文档上传解析模块由Django视图层接收前端上传的合同文件通过自定义文件解析服务类判断文件类型后调用对应的解析器进行处理。对于PDF文件解析器采用PyPDF2库逐页读取文档内容每页调用extract_text方法提取文字信息将所有页的文本拼接成完整的合同文本对于Word文件解析器使用python-docx库遍历文档中的所有段落依次提取每个段落的文本后用换行符连接。解析完成后提取出的纯文本内容存入合同表的content字段原始文件则存储在服务器的media目录下供后续查阅。风险识别模块采用关键词规则匹配为主、AI接口调用为辅的双重分析机制。关键词规则库预设了约三十个常见风险词汇按照违约责任、付款风险、期限风险、争议解决等类别进行分类管理每个关键词都预先配置了对应的风险等级和修改建议模板。规则引擎将合同文本按句号分割成独立句子后逐一进行关键词匹配一旦句子中包含预设的风险词汇系统即根据匹配的关键词生成一条风险记录。为了提升识别准确性系统还将合同文本发送至百度AI平台的NLP接口接收返回的结构化风险分析结果将AI识别的风险点与关键词匹配的结果进行合并去重确保每条风险只记录一次。最终生成的风险记录存入风险点表每条记录都关联所属合同并标注该风险条款在原文中的起始位置为前端实现高亮显示提供位置依据。审查报告生成模块使用reportlab库生成PDF格式的审查报告。报告采用简洁的模板样式首部显示系统标题和报告生成时间接着列出合同名称和上传时间等基本信息主体部分逐条展示所有识别出的风险点每条风险包含原文引用、风险类型、等级判定和具体的修改建议最后在报告末尾添加免责声明说明本系统的分析结果仅供参考不构成正式法律意见明确AI辅助审查的技术边界。二、前后端初步构想后端采用Django框架配合Django REST Framework构建RESTful API服务。数据库选用PostgreSQL存储合同文本和审查结果考虑到开发便捷性初稿阶段可使用SQLite进行快速原型验证。文件处理方面系统集成PyPDF2库用于解析PDF文档使用python-docx库处理Word文档能够从上传的合同文件中提取纯文本内容供后续分析。风险分析模块采用关键词规则引擎与百度AI NLP API相结合的策略首先建立包含违约责任、付款条款、争议解决等类别的风险关键词库对合同文本进行逐句扫描匹配标记出包含风险关键词的条款并判定风险等级同时调用百度AI的自然语言处理接口对合同进行语义层面的分析将两类结果合并去重后存入数据库。审查报告生成功能使用reportlab库将合同信息、风险统计数据和每条风险的具体建议整合为格式规范的PDF文件供用户下载。前端基于React框架构建单页面应用使用PDF.js实现合同文档的在线预览功能。页面整体采用左右两栏布局设计左侧区域用于展示合同文本内容右侧为风险点侧边栏。文件上传组件支持拖拽上传和点击选择两种方式用户选择文件并填写合同标题后系统将文件发送至后端进行解析处理上传过程中显示进度提示。高亮显示首先需要前端接收到合同全文后需要将文本分割成便于高亮的片段。最简单的做法是按句号、问号、感叹号等标点符号进行分句得到句子数组。同时记录每个句子在全文中的起始位置这样就能根据后端返回的风险点位置信息快速定位到对应的句子。在React组件中需要编写一个渲染函数来处理文本的高亮显示。该函数遍历句子数组对每个句子判断其是否属于任何风险点。如果句子不包含风险直接渲染为普通文本并添加空格如果句子包含风险则根据风险等级渲染不同背景色的span元素高风险使用浅红色背景中风险使用浅橙色背景低风险使用浅黄色背景同时为每个风险句子设置唯一的data-risk-id属性便于后续实现点击定位功能。