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FST ITN-ZH实战教程：合同自动化

1. 简介与学习目标

欢迎阅读《FST ITN-ZH实战教程：合同自动化》。本文是一篇教程指南类技术文章，旨在帮助开发者和数据处理人员快速掌握如何使用 FST ITN-ZH 中文逆文本标准化系统，并将其应用于合同文本的自动化预处理场景。

通过本教程，您将能够：

• 理解中文逆文本标准化（ITN）在合同处理中的核心价值
• 部署并运行基于 WebUI 的 FST ITN-ZH 工具
• 实现单条及批量合同条款的自动格式转换
• 掌握高级参数配置以适配不同类型的法律文书表达习惯
• 将该工具集成到实际业务流程中，提升合同解析效率

前置知识要求：

• 基础 Linux 操作命令
• 对自然语言处理（NLP）有初步了解
• 能够访问远程服务器并使用浏览器操作 Web 应用

2. 环境准备与部署

2.1 服务器环境要求

确保您的运行环境满足以下条件：

2.2 启动与重启应用

进入服务器终端，执行以下命令启动或重启服务：

/bin/bash /root/run.sh

说明：run.sh是由开发者“科哥”封装的启动脚本，内部包含依赖安装、模型加载和 Gradio Web 服务启动逻辑。首次运行会自动下载所需模型文件。

等待输出日志显示Running on local URL: http://0.0.0.0:7860后，即可通过浏览器访问。

3. 核心功能详解与实践操作

3.1 功能一：文本转换 —— 单条合同条款处理

在合同自动化场景中，大量时间耗费于人工识别如“人民币壹拾万元整”、“二零二四年一月一日”等非标准表述。FST ITN-ZH 可实现一键标准化。

使用步骤

1. 打开浏览器，访问http://<服务器IP>:7860
2. 点击顶部标签页「📝 文本转换」
3. 在输入框中粘贴待处理的合同片段
4. 点击「开始转换」按钮
5. 查看输出结果并进行校验

示例：典型合同语句转换

输入: 甲方应于二零二四年三月十五日前支付人民币壹佰贰拾万元整，逾期按每日万分之五计收违约金。 输出: 甲方应于2024年03月15日前支付人民币1200000元整，逾期按每日0.05%计收违约金。

此过程将“二零二四年三月十五日”转为标准日期，“壹佰贰拾万”转为数字金额，“万分之五”转为百分比形式，极大提升了后续结构化提取的准确性。

3.2 功能二：批量转换 —— 多份合同集中处理

当需要处理上百份历史合同时，手动逐条操作不可行。此时应使用「📦 批量转换」功能。

准备输入文件

创建一个纯文本.txt文件，每行一条原始文本，例如：

签约时间为二零二三年十二月三十日。 总金额为捌拾伍万元人民币。 交货时间为早上九点。 数量为三百二十台设备。 质保期为两年。

保存为contracts_raw.txt。

执行批量转换

1. 进入「📦 批量转换」页面
2. 点击「上传文件」选择本地.txt文件
3. 点击「批量转换」按钮
4. 系统处理完成后提供下载链接
5. 下载结果文件（命名格式通常为output_YYYYMMDD_HHMMSS.txt）

输出示例

签约时间为2023年12月30日。 总金额为850000元人民币。 交货时间为9:00a.m.。 数量为320台设备。 质保期为2年。

该功能支持一次性处理数千行文本，适用于合同归档、OCR后清洗、电子签章前预处理等场景。

3.3 快速示例与常用模板

页面底部提供多个预设示例按钮，便于快速测试和调试：

点击任一按钮可自动填充对应内容至输入框，适合新用户快速上手验证系统能力。

4. 高级设置与参数调优

为了更精准地匹配合同语言风格，建议根据实际需求调整高级参数。

4.1 转换独立数字

• 开启效果：幸运一百→幸运100
• 关闭效果：幸运一百→幸运一百

建议：在合同场景中开启，避免遗漏金额、数量等关键数值。

4.2 转换单个数字 (0-9)

• 开启效果：零和九→0和9
• 关闭效果：零和九→零和九

建议：对于正式法律文本，开启以保持一致性；若涉及文学性描述可关闭。

4.3 完全转换'万'

• 开启效果：六百万→6000000
• 关闭效果：六百万→600万

建议：若后续需进行数值计算（如财务分析），则开启；若仅用于展示或归档，可关闭以保留可读性。

这些设置可在每次转换前动态调整，无需重启服务。

5. 支持的转换类型与合同适用性分析

5.1 日期标准化

输入: 二零二四年三月十五日 输出: 2024年03月15日

适用于所有合同中的起止时间、生效日期、付款节点等字段。

5.2 时间表达统一

输入: 下午三点十五分 输出: 3:15p.m.

可用于会议纪要、服务响应时间等场景的时间规范化。

5.3 数字与大写金额转换

输入: 壹仟玖佰捌拾肆元 输出: ¥1984

特别适用于财务类合同、发票信息抽取前的数据清洗。

5.4 分数与比例表达

输入: 三分之二股权 输出: 2/3股权

有助于股权分配、利润分成等条款的结构化解析。

5.5 度量单位标准化

输入: 三十公里范围内 输出: 30km范围内

适用于物流、工程类合同中的距离、重量、体积等参数。

5.6 数学符号处理

输入: 负五摄氏度 输出: -5℃

增强温度、偏差、容错率等技术指标的机器可读性。

5.7 车牌号识别

输入: 沪B六七八九零 输出: 沪B67890

适用于车辆租赁、保险理赔等场景的身份信息提取。

6. 实战技巧与最佳实践

6.1 技巧一：长文本智能分割处理

合同常包含复合型语句，系统能准确识别并分别处理多个实体：

输入: 本协议自二零二四年一月一日起生效，有效期三年，总价款为人民币贰佰万元整，分三期支付，每期¥666666.67。 输出: 本协议自2024年01月01日起生效，有效期3年，总价款为人民币2000000元整，分3期支付，每期¥666666.67。

提示：无需预先切分句子，系统具备上下文感知能力。

6.2 技巧二：结合 OCR 输出做后处理

若使用扫描件 OCR 提取文本，常出现“二O二四年”、“lO万元”等错误。建议先做基础纠错，再送入 ITN 系统：

def preprocess_ocr_text(text): replacements = { 'O': '0', # 英文字母O替换为数字0 'l': '1', # 小写L替换为1 'I': '1', # 大写i替换为1 } for k, v in replacements.items(): text = text.replace(k, v) return text

处理后再输入 ITN 系统，可显著提高整体准确率。

6.3 技巧三：结果持久化与审计追踪

点击「保存到文件」按钮，系统会将当前输出保存至服务器指定目录，文件名带时间戳，例如：

saved_output_20250405_142310.txt

便于后期追溯、比对版本差异或作为审计依据。

7. 常见问题与解决方案

Q1: 转换结果不准确怎么办？

可能原因：

• 输入文本存在 OCR 错误
• 使用了方言或非标准表达
• 参数设置未匹配语境

解决方法：

• 检查输入是否规范
• 调整「高级设置」尝试不同组合
• 查阅支持类型列表确认是否在覆盖范围内

Q2: 是否支持繁体字或古汉语表达？

目前主要支持现代普通话书面语，包括简体、大写数字（壹贰叁）、常见变体（幺、两）。不推荐用于文言文或港台地区特殊用法。

Q3: 首次转换延迟较高？

是正常现象。系统在首次加载或参数变更后需重新编译 FST 模型，耗时约 3–5 秒。后续请求响应速度极快（毫秒级）。

Q4: 如何合法合规使用？

请严格遵守开发者声明：

webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415 承诺永远开源使用 但是需要保留本人版权信息！

在任何衍生项目中均须保留上述声明。

8. 总结

8. 总结

本文详细介绍了 FST ITN-ZH 中文逆文本标准化系统的部署、使用与在合同自动化场景中的落地实践。我们从环境搭建入手，逐步演示了单条文本转换、批量处理、高级参数配置等核心功能，并结合真实合同语料展示了其强大的语义理解与格式规整能力。

通过本教程的学习，您已掌握以下关键技能：

• 快速部署并运行 ITN WebUI 服务
• 利用图形界面高效处理合同中的非标准表达
• 配置参数以适应不同业务需求
• 将工具融入合同预处理流水线，提升自动化水平

未来可进一步探索方向：

• 将 ITN 模块嵌入 RPA 流程，实现端到端合同处理
• 与 NER（命名实体识别）模型联用，构建全自动合同解析 pipeline
• 扩展支持更多行业术语和地方性表达

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