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本发明公开了一种基于深度学习的合同分类方法、系统及相关设备，方法包括：获取待分类合同的合同标题，根据上述合同标题，通过已训练的标题分类模型获取标题类别，其中，上述标题类别是多种预设类别中的任意一种；根据上述标题类别从预设的多个已训练的内容分类模型中选择获取一个目标内容分类模型，其中，一个上述已训练的内容分类模型与一种上述预设类别对应；获取上述待分类合同的合同内容，根据上述合同内容，通过上述目标内容分类模型获取上述待分类合同对应的合同类别；其中，上述标题分类模型和上述内容分类模型是基于深度学习的神经网络模型。与现有技术中相比，本发明方案有利于提高合同分类的准确性。

1.一种基于深度学习的合同分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分类合同的合同标题，根据所述合同标题，通过已训练的标题分类模型获取标题类别，其中，所述标题类别是多种预设类别中的任意一种； 根据所述标题类别从预设的多个已训练的内容分类模型中选择获取一个目标内容分类模型，其中，一个所述已训练的内容分类模型与一种所述预设类别对应； 获取所述待分类合同的合同内容，根据所述合同内容，通过所述目标内容分类模型获取所述待分类合同对应的合同类别； 其中，所述标题分类模型和所述内容分类模型是基于深度学习的神经网络模型。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的合同分类方法，其特征在于，所述获取待分类合同的合同标题，根据所述合同标题，通过已训练的标题分类模型获取标题类别，包括： 获取所述待分类合同的合同标题； 通过预设的特征提取器对所述合同标题进行特征提取并获得所述合同标题对应的标题特征向量； 将所述标题特征向量输入所述已训练的标题分类模型并获得所述标题分类模型输出的标题类别。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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