随着信息技术的快速发展，合同作为一种重要的商业和法律文件，其数量和种类日益增多。如何快速、准确地识别和提取合同信息，成为企业、法律机构等众多领域面临的重要问题。基于模式识别的合同识别提取方法在提高合同处理效率、降低人工成本等方面具有显著优势。本文针对现有合同识别提取方法存在的问题，提出了一种改进的研究方案。
一、现有合同识别提取方法存在的问题
模板依赖性强：传统的合同识别提取方法大多依赖于事先设定的模板，这使得方法在面对新类型、非标准化的合同时，识别和提取效果较差。
特征提取不全面：合同信息涉及多个方面，如合同主体、标的物、履行期限等。现有方法在提取特征时，往往只关注部分信息，导致提取结果不全面。
抗干扰能力较弱：合同文本中可能存在错别字、涂改等情况，现有方法对这类干扰信息的处理能力不足，影响识别和提取效果。
模型泛化能力有限：现有方法在训练过程中，往往需要大量标注数据进行学习，这使得模型在处理实际问题时，泛化能力有限。
二、改进的合同识别提取方法
- 基于深度学习的合同识别提取
（1）文本预处理：对合同文本进行分词、词性标注等预处理操作，提高后续处理效果。
（2）特征提取：采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等方法，提取合同文本中的关键信息，如关键词、句子结构等。
（3）模型构建：利用改进的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）模型，对提取的特征进行分类，实现合同识别和提取。
- 非模板依赖的合同识别提取
（1）基于规则的方法：根据合同文本的特点，设计相应的规则，实现对合同信息的识别和提取。
（2）基于机器学习的方法：利用支持向量机（SVM）、决策树（DT）等机器学习方法，对合同文本进行分类，实现合同识别和提取。
- 提高抗干扰能力
（1）采用自然语言处理（NLP）技术，对合同文本进行纠错、去噪等处理，提高识别和提取效果。
（2）引入注意力机制，使模型更加关注合同文本中的关键信息，提高抗干扰能力。
- 提高模型泛化能力
（1）采用迁移学习，利用已有领域的知识，提高新领域合同识别和提取效果。
（2）增加数据标注，扩大训练集规模，提高模型泛化能力。
三、实验结果与分析
本文选取了多个领域、不同类型的合同文本进行实验，验证了改进的合同识别提取方法的有效性。实验结果表明，与现有方法相比，改进方法在合同识别和提取方面具有更高的准确率和稳定性。
四、结论
本文针对现有合同识别提取方法存在的问题，提出了一种基于模式识别的改进方法。实验结果表明，该方法具有较高的识别和提取准确率，为合同信息处理提供了新的思路。然而，在实际应用中，仍需不断优化模型，提高其适应性和鲁棒性。