应启用结构化提取策略或规则引擎配置：一、OCR+规则模板双模识别，标注样例字段生成JSON；二、调用NLP语义解析插件，微调BERT模型识别隐含条款；三、Python脚本对接API实现系统回填；四、部署本地知识图谱支持跨合同推理。
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如果您使用WorkBuddy进行合同批量审核，但关键条款仍需人工逐条识别与比对，则可能是由于未启用结构化提取策略或规则引擎配置缺失。以下是实现自动提取关键条款的多种方法：
一、配置OCR+规则模板双模识别
该方法适用于扫描件或图片类合同文件，通过OCR识别文本后，结合预设的关键条款关键词库与正则表达式模板，定位并抽取“违约责任”“管辖法院”“付款周期”等字段。系统支持按字段类型返回结构化JSON结果。
1、在WorkBuddy后台进入【智能文档处理】模块，点击【新建识别方案】。
2、上传一份含“争议解决”“保密义务”“生效日期”的PDF合同样例作为训练样本。
3、在【字段标注】界面，用鼠标框选样例中“本协议自双方签字盖章之日起生效”整句，右键选择【标记为“生效日期”】。
4、重复标注至少3个不同位置的“违约金比例”“不可抗力定义”“通知送达地址”等字段，确保每类字段覆盖2种以上表述变体。
5、保存模板后，在【批量任务】中选择该模板，上传50份合同PDF，启动识别任务。
6、识别完成后，导出Excel表格，其中“生效日期”列将自动填充标准化日期格式（YYYY-MM-DD），空值率低于2%。
二、调用内置NLP语义解析插件
该方法不依赖固定关键词匹配，而是利用WorkBuddy集成的轻量级BERT微调模型，对合同全文进行语义建模，识别隐含义务、条件触发条款及权利限制类表述，特别适合非标合同或条款嵌套较深的文本。
1、进入【AI能力中心】→【语义解析引擎】，开启【合同义务识别】与【风险条款高亮】开关。
2、在【条款映射表】中，将系统默认标签“Payment_Obligation”手动关联至中文字段名“付款义务”，将“Termination_Condition”映射为“合同终止条件”。
3、上传一份含“若乙方连续两次未达KPI，则甲方有权单方解约”的Word合同，点击【语义分析】。
4、查看分析报告，在“合同终止条件”节点下，系统已自动提取出“连续两次未达KPI”作为触发阈值，并标注置信度92.7%。
5、将该分析结果保存为【标准语义规则集】，后续批量任务中直接引用此规则集即可。
三、编写Python脚本对接WorkBuddy API接口
该方法适用于已有内部合同管理系统的企业，通过调用WorkBuddy开放API，将合同文本传入并接收结构化字段响应，实现与ERP/OA系统的无缝字段回填，避免二次录入。
1、在WorkBuddy【开发者中心】获取API Key与Endpoint地址，确认权限组已开通document/extract接口调用配额。
2、使用requests库构造POST请求，header中携带Authorization: Bearer {your_api_key}，body中以JSON格式提交{"file_url": "https://oss.example.com/contract_202405.pdf", "fields": ["governing_law", "liability_cap", "renewal_term"]}。
3、收到响应后，解析JSON中的"result"字段，提取"governing_law"对应值如“中华人民共和国法律”。
4、将提取结果写入本地MySQL数据库的contract_terms表，字段名与API返回key严格一致。
5、脚本执行单次请求平均耗时380ms，批量处理200份合同时并发数设为10，总耗时控制在12秒内。
四、部署本地化条款知识图谱引擎
该方法面向大型法务团队，将历史审核过的10万+合同条款构建成领域知识图谱，使WorkBuddy具备跨合同推理能力，例如识别“本协议优先于附件三”时，自动关联并加载附件三原文进行一致性校验。
1、使用Neo4j Desktop创建新图数据库，导入已标注的条款实体CSV：包含entity_id、entity_type（如Clause、Party、Date）、text_content三列。
2、运行Cypher语句建立关系：MATCH (a:Clause), (b:Clause) WHERE a.text_content CONTAINS '优先于' + b.clause_code CREATE (a)-[r:OVERRIDES]->(b)。
3、在WorkBuddy【高级设置】中填写知识图谱访问地址与认证Token，启用【图谱增强模式】。
4、上传一份注明“本补充协议与原协议冲突之处，以本协议为准”的合同，系统在提取“争议解决”条款时，自动检索原协议同名条款并并列展示，差异部分以红色边框高亮。
5、图谱首次构建完成后，新增合同仅需增量同步实体节点，无需重新训练模型。
