智能法律合约生成方法、装置、电子设备及存储介质
文献发布时间：2024-04-18 19:53:33
技术领域
本申请涉及智能合约技术领域，特别涉及一种智能法律合约生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
智能法律合约是一种面向法律合约、适用法律约束的智能合约，包含缔约方、合约条款等主要法律合约要素，其中合约条款以可编程的方式编写，并在区块链或分布式账本上存储。智能法律合约可以根据合约条款和事实情况自动执行，而无需中介或第三方干预，从而增加了合同执行的透明度和信任，并降低了纠纷的风险。
传统的智能法律合约生成方法通常需要不同领域的专家紧密合作，为了使满足非软件开发人员设计和生成智能法律合约需求，业务流程模型和标记(BPMN，BusinessProcess Model and Notation)方法被广泛应用于建模法律合约条款和逻辑结构，生成智能法律合约模板结构，然后基于自定义映射规则生成智能法律合约。
BPMN作为一种流行的业务流程建模方法，其提供了一种直观的图形化建模方式，降低了编程的技术门槛，使得法律专家、技术人员、业务人员等都能够更容易地设计和理解合同的业务流程，解决了跨领域智能法律合约协同开发问题。
然而，现有基于BPMN方法生成智能法律合约通常需要定义明确的映射规则，将智能法律合约模板转化为智能法律合约。然而，法律合约的领域耦合性、条款差异性、结构复杂性等使得映射规则存在适用性、可扩展性、高效性等问题。智能法律合约模板动态性进一步加剧了基于映射规则的智能法律合约生成效率低、不完备性和不准确性等问题，增加了开发复杂性和成本开销。
综上所述，现有智能法律合约生成方法受限于基于领域专家知识定义的映射规则，存在因知识领域性、理解差异性等导致的法律风险。合约条款的领域性、多样性、动态性等使得构建和维护映射规则成本高、效率低、可扩展性差，难以处理逻辑结构复杂法律合约，限制了智能法律合约应用前景。
发明内容
本申请提供一种智能法律合约生成方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有基于映射规则的智能法律合约生成方法受限于领域专家知识，且因知识领域性、理解差异性等因素导致生成智能法律合约的法律风险较大等问题。
本申请第一方面实施例提供一种智能法律合约生成方法，应用于模型微调阶段，包括以下步骤：利用预设的BPMN方法获取结构化思维链式提示信息集合，其中，所述结构化思维链式提示信息集合包括所述BPMN方法的流程结构和要素信息；生成所述结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示元素对应的智能合约；基于所述智能合约和所述结构化思维链式提示信息集合对目标大语言模型进行微调，得到微调后的大语言模型，以生成对应的目标智能合约。
本申请第二方面实施例提供一种智能法律合约生成方法，应用于模型检测阶段，其中，包括以下步骤：基于预设的BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过所述智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据所述关键信息生成结构化思维链式提示信息；将所述结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成所述结构化思维链式提示信息对应的目标智能法律合约；利用预设智能合约集成开发环境检测所述目标智能法律合约，验证所述目标智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述通过所述智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据所述关键信息生成结构化思维链式提示信息，包括：基于所述智能法律合约的BPMN模型中的XML标记语言格式，将所述目标智能法律合约的关键信息转化为所述结构化思维链式提示信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用预设智能合约集成开发环境检测所述目标智能法律合约，验证所述目标智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性，包括：利用所述预设智能合约集成开发环境编译所述智能法律合约，生成所述智能法律合约的编译结果；根据所述编译结果识别所述智能法律合约是否存在所述语法错误和所述合约逻辑错误，若所述智能法律合约存在所述语法错误和所述合约逻辑错误，则确定所述语法错误和所述合约逻辑错误的位置；根据所述位置和预设解决策略修复所述语法错误和所述合约逻辑错误。
本申请第三方面实施例提供一种智能法律合约生成装置，应用于模型微调阶段，包括以下步骤：获取模块，用于利用预设的BPMN方法获取结构化思维链式提示信息集合，其中，所述结构化思维链式提示信息集合包括所述BPMN方法的流程结构和要素信息；第一生成模块，用于生成所述结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示元素对应的智能合约；微调模块，用于基于所述智能合约和所述结构化思维链式提示信息集合对目标大语言模型进行微调，得到微调后的大语言模型，以生成对应的目标智能合约。
本申请第四方面实施例提供一种智能法律合约生成装置，应用于模型检测阶段，其中，包括以下步骤：构建模块，用于基于预设的BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过所述智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据所述关键信息生成结构化思维链式提示信息；第二生成模块，用于将所述结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成所述结构化思维链式提示信息对应的目标智能法律合约；检测模块，用于利用预设智能合约集成开发环境检测所述目标智能法律合约，验证所述目标智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述构建模块包括：转化单元，用于基于所述智能法律合约的BPMN模型中的XML标记语言格式，将所述目标智能法律合约的关键信息转化为所述结构化思维链式提示信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述检测模块包括：编译单元，用于利用所述预设智能合约集成开发环境编译所述智能法律合约，生成所述智能法律合约的编译结果；识别单元，用于根据所述编译结果识别所述智能法律合约是否存在所述语法错误和所述合约逻辑错误，若所述智能法律合约存在所述语法错误和所述合约逻辑错误，则确定所述语法错误和所述合约逻辑错误的位置；修复单元，用于根据所述位置和预设解决策略修复所述语法错误和所述合约逻辑错误。
本申请第五方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的智能法律合约生成方法。
本申请第六方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的智能法律合约生成方法。
由此，本申请的实施例具有以下有益效果：
本申请的实施例可基于BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息；将结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成结构化思维链式提示信息对应的智能法律合约；利用预设智能合约集成开发环境检测智能法律合约，验证所述智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。本申请通过结合BPMN方法和大语言模型技术，适应逻辑复杂的法律合同，以流程自动化、代价成本低、生成效率高满足各种法律合同需求。由此，解决了现有基于映射规则的智能法律合约生成方法受限于领域专家知识，且因知识领域性、理解差异性等因素导致生成智能法律合约的法律风险较大等问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种应用于模型微调阶段的智能法律合约生成方法的流程图；
图2为本申请的一个实施例提供的一种BPMN顺序执行结构-提示信息-智能合约(以Solidity代码为例)示例图；
图3为本申请的一个实施例提供的一种BPMN并行网关结构-提示信息-智能合约(以Solidity代码为例)示例图；
图4为本申请的一个实施例提供的一种BPMN排他网关结构-提示信息-智能合约(以Solidity代码为例)示例图；
图5为根据本申请实施例提供的一种应用于模型检测阶段的智能法律合约生成方法的流程图；
图6为本申请的一个实施例提供的一种BPMN的基本元素示意图；
图7为本申请的一个实施例提供的一种XML语言表示BPMN模型示意图；
图8为本申请的一个实施例提供的一种应用于模型微调阶段和模型检测阶段的智能法律合约生成方法的执行逻辑示意图；
图9为根据本申请实施例的一种应用于模型微调阶段的智能法律合约生成装置的示例图；
图10为根据本申请实施例的一种应用于模型检测阶段的智能法律合约生成装置的示例图；
图11为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
其中，10-应用于模型微调阶段的智能法律合约生成装置、20-应用于模型检测阶段的智能法律合约生成装置；101-获取模块、102-第一生成模块、103-微调模块；201-构建模块、202-第二生成模块、203-检测模块；1101-存储器、1102-处理器、1103-通信接口。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的智能法律合约生成方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中提到的问题，本申请提供了一种智能法律合约生成方法，在该方法中，基于BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息；将结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成结构化思维链式提示信息对应的智能法律合约；利用预设智能合约集成开发环境检测智能法律合约，验证智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。本申请通过结合BPMN方法和大语言模型技术，适应逻辑复杂的法律合同，以流程自动化、代价成本低、生成效率高满足各种法律合同需求。由此，解决了现有基于映射规则的智能法律合约生成方法受限于领域专家知识，且因知识领域性、理解差异性等因素导致生成智能法律合约的法律风险较大等问题。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种应用于模型微调阶段的智能法律合约生成方法的流程图。
如图1所示，该智能法律合约生成方法包括以下步骤：
在步骤S101中，利用预设的BPMN方法获取结构化思维链式提示信息集合，其中，结构化思维链式提示信息集合包括BPMN方法的流程结构和要素信息。
在实际执行过程中，本领域技术人员首先可深入分析BPMN方法定义的一系列规则，了解定义的各个元素、事件、网关和连接线，并理解表示的流程的起始点、结束点、决策点等。
进而，本申请的实施例可根据任务驱动原理，将BPMN中定义的元素关系映射为法律合同中的关键信息，例如将流程之间的通信关系和执行逻辑映射为合同的执行条款和条件等，从而获取多种结构化思维链式提示信息，并构建结构化思维链式提示信息集合。
其中，结构化思维链式提示信息指的是将BPMN表示的业务流程中的各个步骤、条件和逻辑，以结构化的方式组织成一种连贯的思维链条。因此，该提示信息具有一定的层次结构，能够引导大语言模型理解不同层次的流程规则，能够清晰地展现流程中各个部分之间的关系和依赖。
需要说明的是，在本申请的实施例中，本领域技术人员可通过BPMN的网关元素控制BPMN表示的业务流程中的分支、合并和决策，该网关定义了不同路径之间的流程流向，主要包括排他网关、并行网关、包容网关、基于事件的网关，图2、图3和图4给出了三种BPMN模型-提示信息-智能合约(以Solidity代码为例)匹配示例图，分别表示了BPMN模型的顺序执行结构、并行网关结构和排他网关结构，从而可有效帮助BPMN模型的设计者在流程中引入条件、判断和多样化的行为。
在步骤S102中，生成结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示元素对应的智能合约。
在步骤S103中，基于智能合约和结构化思维链式提示信息集合对目标大语言模型进行微调，得到微调后的大语言模型，以生成对应的目标智能合约。
在获取结构化思维链式提示信息集合后，本申请的实施例便可针对设计好的结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示信息，生成每个结构化思维链式提示信息对应的智能合约，如Solidity代码等。
进一步地，本申请的实施例可根据每个提示结构化思维链式提示信息，和其对应的智能合约作为训练数据集，以微调预设的大语言模型。
其中，上述Solidity等面向智能合约开发的高级编程语言应该符合智能法律合约的编程标准和语法规则，且需确保结构化思维链式提示信息和对应代码之间的逻辑一致性，使得结构化思维链式提示信息能够清晰地引导大语言模型生成相应的智能合约。
此外，上述大语言模型即在自然语言处理领域中，采用了庞大的数据集和深度学习技术进行训练的语言模型，该模型通常具有数十亿甚至数千亿参数，能够学习和理解大规模的语言数据，包括语法、语义、逻辑等，可在短时间内生成大量代码，显著提高了生成效率，具有强大的文本理解和生成能力。
可以理解的是，本申请的实施例通过深入分析BPMN方法定义的一系列规则，生成能够引导大模型生成智能合约的具体提示信息，并将该提示信息与相应的智能合约等构成庞大的语料库，以微调预设的大语言模型，使其能够理解并学习流程执行的具体规则和结构，使得生成的智能合约更加准确、一致，为后续的智能法律合约生成提供支持。
根据本申请实施例提出的应用于模型微调阶段的智能法律合约生成方法，通过利用BPMN方法定义的一系列规则获取结构化思维链式提示信息集合，其中，结构化思维链式提示信息集合包括规则中定义的要素信息及流程结构；生成结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示元素对应的智能合约；基于智能合约和结构化思维链式提示信息集合对目标大语言模型进行微调，得到微调后的大语言模型，以生成对应的目标智能合约。本申请通过结合BPMN方法和大语言模型技术，适应逻辑复杂的法律合同，以流程自动化、代价成本低、生成效率高满足各种法律合同需求。
图5为本申请实施例所提供的一种应用于模型检测阶段的智能法律合约生成方法的流程图。
如图5所示，该智能法律合约生成方法包括以下步骤：
在步骤S501中，基于预设的BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息。
在模型检测阶段中，本申请的实施例首先需分析法律合约的流程和条款，并使用BPMN方法对法律合约的各个阶段、条件、限制等信息进行建模，得到智能法律合约的BPMN模型，根据智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约中的关键信息，包括合约之间通信关系，合同条款、条件、当事人信息等，以生成结构化思维链式提示信息。
其中，本领域技术人员应当了解的是，BPMN方法提供了一套标准符号，用于表示业务流程中的活动、事件、网关、连接等元素，可用于描述业务流程的各个方面，从而帮助人们更好地理解、分析和优化业务流程。
由此，本申请的实施例可将自然语言表示的法律合约图形化建模为业务流程，并自动提取智能法律合约的BPMN模型中已生成的结构化流程及合约关键信息，以构建结构化思维链式提示信息，从而不仅提高了提示信息的生成效率，也减少了人为因素的干扰，确保了提示信息的准确性和完整性。
可选地，在本申请的一个实施例中，通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息，包括：基于智能法律合约的BPMN模型中的XML标记语言格式，将目标智能法律合约的关键信息转化为结构化思维链式提示信息。
需要说明的是，在通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息之前，本申请的实施例还需确定合同的类型(例如买卖合同、租赁合同、拍卖合同等)，了解合同的主要目标和交易双方的期望，并明确法律合约的目的和所涉及的业务流程，包括各方的角色、活动的顺序、决策点、信息传递等。
此外，本申请的实施例还可利用BPMN方法定义的一系列规则，将法律合约的业务流程建模成流程图，在该流程图中可使用各种符号表示活动、事件、网关、连接线等，如图6所示，以清晰地展现合同的流程逻辑。
其中，上述BPMN是一种用于图形化表示和描述业务流程的标准化符号和方法，由业务流程管理倡议组织制定和维护，BPMN标准化确保了不同组织和人员之间对于流程图的共同理解。
进一步地，本申请的实施例可从智能法律合约的BPMN模型中分析提取目标智能法律合约的关键信息，包括合同流程的顺序、条件、触发事件等合同执行中至关重要的部分。
其次，本申请的实施例可利用智能法律合约的BPMN模型中的XML标记语言格式，将提取目标智能法律合约的关键信息并转化为结构化的、易于理解的结构化思维链式提示信息，该提示信息能够准确表达合同的逻辑和条件，以引导大语言模型生成相应的智能法律合约。
在实际执行过程中，本申请的实施例可通过与预先写好脚本文件，从智能法律合约的BPMN模型的XML标记语言格式文件中提取必要的合同信息自动生成提示信息，从而通过该自动化数据提取操作，可有效减少用户手动提取的工作量，提高系统的智能化程度和使用便捷性。
其中，上述BPMN是一种用于图形化表示和描述业务流程的标准化符号和方法，其定义了一套图形符号和XML语言，以描述业务流程中的各个元素和各个元素之间的关系，该XML语言是一种用于存储和传输数据的标记语言，其可使用标签来描述数据的结构和含义。
图7为通过XML语言表示BPMN模型的示例图。如图7所示，
由此，本申请的实施例可自动从智能法律合约的BPMN模型中提取关键信息，并根据具体合同需求进行定制，将关键信息转化为结构化思维链式提示信息，从而为生成更灵活、更符合特定场景的智能法律合约提供可靠的数据支撑和依据。
在步骤S502中，将结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成结构化思维链式提示信息对应的目标智能法律合约。
在生成结构化思维链式提示信息后，进一步地，本申请的实施例还可将生成的结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，通过大语言模型解析每个结构化思维链式提示信息中的逻辑、条件和关键要素，如图8所示，以准确生成每个结构化思维链式提示信息相对应的智能法律合约。
由此，本申请的实施例可利用智能法律合约的BPMN模型中各个流程之间的通信关系及执行逻辑生成结构化思维链式提示信息，使微调后的大语言模型能够理解智能法律合约的规则与逻辑，更容易适应不断变化的需求和合同逻辑，以生成更加智能化的智能法律合约。
在步骤S503中，利用预设智能合约集成开发环境检测目标智能法律合约，验证目标智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。
在生成结构化思维链式提示信息对应的智能法律合约后，进一步地，本申请的实施例还可使用Remix平台等智能合约集成开发环境对生成的智能法律合约进行检验测试。
可选地，在本申请的一个实施例中，利用预设智能合约集成开发环境检测目标智能法律合约，验证目标智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性，包括：利用预设智能合约集成开发环境编译智能法律合约，生成智能法律合约的编译结果；根据编译结果识别智能法律合约是否存在语法错误和合约逻辑错误，若智能法律合约存在语法错误和合约逻辑错误，则确定语法错误和合约逻辑错误的位置；根据位置和预设解决策略修复语法错误和合约逻辑错误。
作为一种可以实现的方式，本申请的实施例可在Remix平台上创建一个新项目，将Solidity编程语言编写的智能法律合约上传至Remix平台；并利用Remix平台的编译器，对上传的智能法律合约进行编译，编译器可检查智能法律合约中的语法错误和合约逻辑问题，如果存在语法错误或合约逻辑错误，或两种错误均存在时，Remix将提供每种错误的具体错误信息(错误的原因和解决方案等)和错误代码的具体位置。
其次，本申请的实施例还可使用Remix平台的静态分析工具插件，检查代码中的潜在问题，包括安全漏洞、代码复杂度等方面，从而帮助发现智能法律合约中可能存在的问题，提前预防潜在的错误；此外，Remix平台还可使用内置的模拟交易和测试功能，模拟智能法律合约的执行情景，以帮助验证智能法律合约在不同条件下的行为，确保智能法律合约的按期执行。
同时，Remix平台还可提供估算合约执行所需的Gas成本的功能，从而可以了解部署和执行智能法律合约所需的费用。
可以理解的是，利用智能法律合约的BPMN模型中各个流程之间的通信关系及执行逻辑生成结构化思维链式提示，经过微调的大语言模型理解合约的规则与逻辑，生成智能法律合约，并可使用Remix平台等智能合约集成开发环境对生成的智能法律合约进行检验测试，从而不仅减少了对固定映射规则的依赖，还可使得结构化思维链式提示信息能够根据具体的合同需求进行定制，提高了生成的代码的灵活性，使其更好地符合特定场景的要求。
根据本申请实施例提出的应用于模型检测阶段的智能法律合约生成方法，通过基于BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息；将结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成结构化思维链式提示信息对应的智能法律合约；利用预设智能合约集成开发环境检测智能法律合约，验证智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。本申请通过结合BPMN方法和大语言模型技术，适应逻辑复杂的法律合同，以流程自动化、代价成本低、生成效率高满足各种法律合同需求。
其次，参照附图描述根据本申请实施例提出的智能法律合约生成装置。
图9是本申请实施例的应用于模型微调阶段的智能法律合约生成装置的方框示意图。
如图9所示，该智能法律合约生成装置10包括：获取模块101、第一生成模块102以及微调模块103。
其中，获取模块101，用于利用预设的BPMN方法获取结构化思维链式提示信息集合，其中，结构化思维链式提示信息集合包括BPMN方法的流程结构和要素信息。
第一生成模块102，用于生成结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示元素对应的智能合约。
微调模块103，用于基于智能合约和结构化思维链式提示信息集合对目标大语言模型进行微调，得到微调后的大语言模型，以生成对应的目标智能合约。
根据本申请实施例提出的应用于模型微调阶段的智能法律合约生成装置，包括获取模块，用于利用BPMN方法定义的一系列规则获取结构化思维链式提示信息集合，其中，结构化思维链式提示信息集合包括规则中定义的要素信息及流程结构；第一生成模块，用于生成结构化思维链式提示信息集合中每个结构化思维链式提示元素对应的智能合约；微调模块，用于基于智能合约和结构化思维链式提示信息集合对目标大语言模型进行微调，得到微调后的大语言模型，以生成对应的目标智能合约。本申请通过结合BPMN方法和大语言模型技术，适应逻辑复杂的法律合同，以流程自动化、代价成本低、生成效率高满足各种法律合同需求。
图10是本申请实施例应用于模型检测阶段的智能法律合约生成装置的方框示意图。
如图10所示，该应用于模型检测阶段的智能法律合约生成装置20包括：构建模块201、第二生成模块202以及检测模块203。
其中，构建模块201，用于基于预设的BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息。
第二生成模块202，用于将结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成结构化思维链式提示信息对应的目标智能法律合约。
检测模块203，用于利用预设智能合约集成开发环境检测目标智能法律合约，验证目标智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。
可选地，在本申请的一个实施例中，构建模块201包括：转化单元，用于基于智能法律合约的BPMN模型中的XML标记语言格式，将目标智能法律合约的关键信息转化为结构化思维链式提示信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，检测模块203包括：编译单元、识别单元和修复单元。
其中，编译单元，用于利用预设智能合约集成开发环境编译智能法律合约，生成智能法律合约的编译结果。
识别单元，用于根据编译结果识别智能法律合约是否存在语法错误和合约逻辑错误，若智能法律合约存在语法错误和合约逻辑错误，则确定语法错误和合约逻辑错误的位置。
修复单元，用于根据位置和预设解决策略修复语法错误和合约逻辑错误。
需要说明的是，前述对智能法律合约生成方法实施例的解释说明也适用于该实施例的智能法律合约生成装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的应用于模型检测阶段的智能法律合约生成装置，包括构建模块，用于基于BPMN方法和法律合约，构建智能法律合约的BPMN模型，并通过智能法律合约的BPMN模型，提取目标智能法律合约的关键信息，并根据关键信息生成结构化思维链式提示信息；第二生成模块，用于将结构化思维链式提示信息输入至预先微调后的大语言模型中，生成结构化思维链式提示信息对应的智能法律合约；检测模块，用于利用预设智能合约集成开发环境检测智能法律合约，验证智能法律合约的语法结构和合约逻辑的正确性。本申请通过结合BPMN方法和大语言模型技术，适应逻辑复杂的法律合同，以流程自动化、代价成本低、生成效率高满足各种法律合同需求。
图11为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器1101、处理器1102及存储在存储器1101上并可在处理器1102上运行的计算机程序。
处理器1102执行程序时实现上述实施例中提供的智能法律合约生成方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口1103，用于存储器1101和处理器1102之间的通信。
存储器1101，用于存放可在处理器1102上运行的计算机程序。
存储器1101可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器1101、处理器1102和通信接口1103独立实现，则通信接口1103、存储器1101和处理器1102可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图11中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选地，在具体实现上，如果存储器1101、处理器1102及通信接口1103，集成在一块芯片上实现，则存储器1101、处理器1102及通信接口1103可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器1102可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的智能法律合约生成方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。