金融智能核验：扫描合同关键信息抽取

本案例将使用OCR技术和通用信息抽取技术，实现合同关键信息审核和比对。通过本章的学习，你可以快速掌握：

使用PaddleOCR提取扫描文本内容
使用PaddleNLP抽取自定义信息

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1. 项目背景

合同审核广泛应用于大中型企业、上市公司、证券、基金公司中，是规避风险的重要任务。

合同内容对比：合同审核场景中，快速找出不同版本合同修改区域、版本差异；如合同盖章归档场景中有效识别实际签署的纸质合同、电子版合同差异。
合规性检查：法务人员进行合同审核，如合同完备性检查、大小写金额检查、签约主体一致性检查、双方权利和义务对等性分析等。
风险点识别：通过合同审核可识别事实倾向型风险点和数值计算型风险点等，例如交付地点约定不明、合同总价款不一致、重要条款缺失等风险点。

传统业务中大多使用人工进行纸质版合同审核，存在成本高，工作量大，效率低的问题，且一旦出错将造成巨额损失。

本项目针对以上场景，使用PaddleOCR+PaddleNLP快速提取文本内容，经过少量数据微调即可准确抽取关键信息，高效完成合同内容对比、合规性检查、风险点识别等任务，提高效率，降低风险。

2. 解决方案

2.1 扫描合同文本内容提取

使用PaddleOCR开源的模型可以快速完成扫描文档的文本内容提取，在清晰文档上识别准确率可达到95%+。下面来快速体验一下：

2.1.1 环境准备

PaddleOCR提供了适用于通用场景的高精轻量模型，提供数据预处理-模型推理-后处理全流程，支持pip安装：

python -m pip install paddleocr

2.1.2 效果测试

使用一张合同图片作为测试样本，感受ppocrv3模型效果：

使用中文检测+识别模型提取文本，实例化PaddleOCR类：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语等80个语种，可以通过修改lang参数进行切换
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory

一行命令启动预测，预测结果包括检测框和文本识别内容:

img_path = "./test_img/hetong2.jpg"
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)
for line in result:
    print(line)

# 可视化结果
from PIL import Image

image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

2.1.3 图片预处理

通过上图可视化结果可以看到，印章部分造成的文本遮盖，影响了文本识别结果，因此可以考虑通道提取，去除图片中的红色印章：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读入图像,三通道
image=cv2.imread("./test_img/hetong2.jpg",cv2.IMREAD_COLOR) #timg.jpeg

#获得三个通道
Bch,Gch,Rch=cv2.split(image)

#保存三通道图片
cv2.imwrite('blue_channel.jpg',Bch)
cv2.imwrite('green_channel.jpg',Gch)
cv2.imwrite('red_channel.jpg',Rch)

2.1.4 合同文本信息提取

经过2.1.3的预处理后，合同照片的红色通道被分离，获得了一张相对更干净的图片，此时可以再次使用ppocr模型提取文本内容：

import numpy as np
import cv2


img_path = './red_channel.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)

# 可视化结果
from PIL import Image

image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
vis = np.array(im_show)
im_show.show()

忽略检测框内容，提取完整的合同文本：

txts = [line[1][0] for line in result]
all_context = "\n".join(txts)
print(all_context)

通过以上环节就完成了扫描合同关键信息抽取的第一步：文本内容提取，接下来可以基于识别出的文本内容抽取关键信息

2.2 合同关键信息抽取

2.2.1 环境准备

安装PaddleNLP

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade paddlenlp

2.2.2 合同关键信息抽取

PaddleNLP 使用 Taskflow 统一管理多场景任务的预测功能，其中information_extraction 通过大量的有标签样本进行训练，在通用的场景中一般可以直接使用，只需更换关键字即可。例如在合同信息抽取中，我们重新定义抽取关键字：

甲方、乙方、币种、金额、付款方式

将使用OCR提取好的文本作为输入，使用三行命令可以对上文中提取到的合同文本进行关键信息抽取：

from paddlenlp import Taskflow
schema = ["甲方","乙方","总价"]
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
ie.set_schema(schema)
ie(all_context)

可以看到UIE模型可以准确的提取出关键信息，用于后续的信息比对或审核。

3.效果优化

3.1 文本识别后处理调优

实际图片采集过程中，可能出现部分图片弯曲等问题，导致使用默认参数识别文本时存在漏检，影响关键信息获取。

例如下图:

直接进行预测：

img_path = "./test_img/hetong3.jpg"
# 预测结果
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)
# 可视化结果
from PIL import Image

image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

可视化结果可以看到，弯曲图片存在漏检，一般来说可以通过调整后处理参数解决，无需重新训练模型。漏检问题往往是因为检测模型获得的分割图太小，生成框的得分过低被过滤掉了，通常有两种方式调整参数：

开启use_dilatiion=True 膨胀分割区域

调小det_db_box_thresh阈值

# 重新实例化 PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", det_db_box_thresh=0.3, use_dilation=True)

# 预测并可视化
img_path = "./test_img/hetong3.jpg"
# 预测结果
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)
# 可视化结果
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

可以看到漏检问题被很好的解决，提取完整的文本内容：

txts = [line[1][0] for line in result]
context = "\n".join(txts)
print(context)

3.2 关键信息提取调优

UIE通过大量有标签样本进行训练，得到了一个开箱即用的高精模型。然而针对不同场景，可能会出现部分实体无法被抽取的情况。通常来说有以下几个方法进行效果调优：

修改 schema
添加正则方法
标注小样本微调模型

修改schema

Prompt和原文描述越像，抽取效果越好，例如

三：合同价格：总价为人民币大写：参拾玖万捌仟伍佰
元，小写：398500.00元。总价中包括站房工程建设、安装
及相关避雷、消防、接地、电力、材料费、检验费、安全、
验收等所需费用及其他相关费用和税金。

schema = ["总金额"] 时无法准确抽取，与原文描述差异较大。修改 schema = ["总价"] 再次尝试：

from paddlenlp import Taskflow
# schema = ["总金额"]
schema = ["总价"]
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
ie.set_schema(schema)
ie(all_context)

模型微调

UIE的建模方式主要是通过 Prompt 方式来建模， Prompt 在小样本上进行微调效果非常有效。详细的数据标注+模型微调步骤可以参考项目：

PaddleNLP信息抽取技术重磅升级！

工单信息抽取

快递单信息抽取

总结

扫描合同的关键信息提取可以使用 PaddleOCR + PaddleNLP 组合实现，两个工具均有以下优势：

使用简单：whl包一键安装，3行命令调用
效果领先：优秀的模型效果可覆盖几乎全部的应用场景
调优成本低：OCR模型可通过后处理参数的调整适配略有偏差的扫描文本， UIE模型可以通过极少的标注样本微调，成本很低。

作业

尝试自己解析出 test_img/homework.png 扫描合同中的 [甲方、乙方] 关键词：

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