使用PDF-Extract-Kit-1.0实现房地产合同关键条款比对
最近在帮朋友看一份购房合同，几十页的PDF翻来翻去，光是找付款条款、违约责任这些关键信息就花了半个多小时。更头疼的是，开发商发来了一个“补充协议”版本，说是“小调整”，但两个文件放一起，肉眼比对差异简直像玩“找不同”游戏，费时费力还容易漏掉重要细节。
这让我想起之前接触过的一个开源工具——PDF-Extract-Kit-1.0。它本来是用来从复杂PDF里高质量提取文本、表格、公式等内容的。我当时就想，能不能用它来做个“智能合同比对器”？把两份合同扔进去，自动找出关键条款的差异，甚至标出潜在的风险点。
说干就干。折腾了一下午，效果出乎意料的好。今天这篇文章，我就来分享一下具体的实现思路和实际效果，如果你也经常需要处理合同、协议这类文档，这个方法或许能帮你省下不少时间。
1. 为什么用PDF-Extract-Kit做合同比对？
你可能用过一些在线的PDF比对工具，或者Word的文档对比功能。但它们通常有几个问题：一是对复杂排版的PDF支持不好，容易乱码；二是只能告诉你“这里文字不一样”，但不会告诉你“这是付款条款变了，风险很高”；三是你的合同内容可能涉及隐私，上传到第三方总归不放心。
PDF-Extract-Kit-1.0正好能解决这些问题。它不是一个现成的比对工具，而是一个强大的“PDF内容理解”工具箱。它的核心能力是精准识别PDF里的各种元素：哪里是标题，哪里是正文段落，哪里是表格，甚至能认出数学公式。它把这些元素的结构、位置和内容都清晰地提取出来，变成结构化的数据。
基于这个能力，我们就能自己写点代码，实现更智能的比对。思路很简单：先把两份合同PDF用这个工具“拆解”成结构化的文本块（带着层级和类型信息），然后不是简单地进行字符串比对，而是根据条款的语义和结构进行匹配和差异分析。
举个例子，一份标准的商品房买卖合同，第八条通常是“付款方式及期限”。PDF-Extract-Kit能帮我们准确地定位到这一条的标题和下面的所有段落。然后，我们拿另一份合同的“第八条”内容来和它比，这样比对的就是同一个条款，不会出现“张冠李戴”的情况。如果发现其中一份合同里偷偷加了一句“若买方逾期付款，开发商有权单方解除合同且不退还定金”，这种藏在段落里的“炸弹”就能被自动高亮出来。
2. 动手搭建：从PDF到结构化数据
理论说完了，我们来看看具体怎么操作。整个过程可以分成三步：搭建环境提取内容、清洗整理数据、最后进行智能比对。我会把关键代码和中间结果都展示出来，你可以跟着一步步来。
2.1 环境准备与内容提取
首先，你需要一个Python环境。我强烈建议用Conda创建一个独立的虚拟环境，避免包冲突。
# 创建并激活虚拟环境 conda create -n contract-compare python=3.10 conda activate contract-compare # 安装PDF-Extract-Kit及其依赖（如果你有GPU，用requirements.txt） pip install -r requirements-cpu.txt # CPU版本接下来，去Hugging Face上下载PDF-Extract-Kit-1.0的模型文件。官方提供了很简单的下载脚本。
# download_models.py from huggingface_hub import snapshot_download # 下载所有模型权重到本地目录 snapshot_download( repo_id='opendatalab/pdf-extract-kit-1.0', local_dir='./pdf_extract_kit_models', max_workers=4 # 根据你的网络调整 ) print("模型下载完成！")模型准备好之后，我们就可以写一个提取脚本了。这里我主要用到它的“布局检测”和“OCR”模块。布局检测能告诉我页面上哪个区域是标题，哪个是正文；OCR则负责把图像化的文字读出来。
# extract_contract.py import os from pdf_extract_kit import Pipeline import yaml def extract_pdf_content(pdf_path, output_dir): """提取PDF内容，保存为结构化JSON""" # 加载配置文件（需要根据你的模型路径调整一下） with open('configs/layout_detection.yaml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) config['model']['model_path'] = './pdf_extract_kit_models/layout_detection' # 创建处理流水线 pipeline = Pipeline.from_config(config) # 运行提取 result = pipeline.process(pdf_path) # 结果是一个包含页面、区块、文本、类型的复杂对象 # 我们将其简化，保存我们需要的信息 structured_data = [] for page in result.pages: for block in page.blocks: # block.type可能是 'title', 'text', 'list'等 # block.bbox是它的位置坐标 # block.text是识别出的文字 structured_data.append({ 'page': page.number, 'type': block.type, 'bbox': block.bbox, 'text': block.text.strip() }) # 保存为JSON文件，方便后续处理 import json output_path = os.path.join(output_dir, os.path.basename(pdf_path).replace('.pdf', '.json')) with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(structured_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"已提取内容到: {output_path}") return output_path # 使用示例 if __name__ == '__main__': extract_pdf_content('合同_标准版.pdf', './extracted_data') extract_pdf_content('合同_补充协议版.pdf', './extracted_data')运行这个脚本后，你的两份合同就不再是“黑箱”PDF了，而是变成了两个清晰的JSON文件。每个文件里都记录着每一页上各个文本块是什么类型、在什么位置、内容是什么。
2.2 数据清洗与条款匹配
提取出来的原始数据还比较粗糙，比如可能把页眉页脚也当作文本抓取了，或者同一个条款被拆成了好几个区块。我们需要清洗一下，并把条款“组装”起来。
关键的一步是“条款匹配”。我们假设两份合同的大纲结构是相似或相同的。我的做法是先识别出所有疑似条款标题的文本块（比如类型是title，或者文本以“第X条”开头），然后以这些标题为锚点，将其后面的正文内容收集起来，直到遇到下一个标题为止。
# match_clauses.py import json import re def clean_and_assemble_clauses(json_path): """清洗数据，并将文本块组装成完整的条款""" with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f: blocks = json.load(f) # 1. 过滤掉明显不是合同正文的块（比如页码、页眉） # 通常这些块在页面顶部或底部，或者文字很短 main_blocks = [] for block in blocks: text = block['text'] # 忽略纯数字（可能是页码）、过短的文本、包含“第X页”的文本 if (len(text) > 30 or re.match(r'^第[零一二三四五六七八九十百]+条', text)) \ and not re.match(r'^\d+$', text) \ and '第' not in text or '页' not in text: # 合并可能因换行被拆散的句子 if main_blocks and block['page'] == main_blocks[-1]['page'] and block['type'] == 'text': # 简单判断：如果上一个块结尾不是句号，且当前块不是新段落开头，则合并 if not main_blocks[-1]['text'].endswith(('。', '；', '”')) and not text.startswith(('（', '一、', '1.')): main_blocks[-1]['text'] += text continue main_blocks.append(block) # 2. 识别条款标题，并组装条款内容 clauses = {} current_clause_title = None current_clause_content = [] for block in main_blocks: text = block['text'] # 判断是否为条款标题：匹配“第X条”或“第X章”等模式 title_match = re.match(r'^(第[零一二三四五六七八九十百]+条[：:]?\s*)(.+)', text) if title_match: # 保存上一个条款 if current_clause_title: clauses[current_clause_title] = ' '.join(current_clause_content) # 开始新条款 full_title = text current_clause_title = full_title current_clause_content = [text[len(title_match.group(1)):]] if title_match.group(2) else [] elif current_clause_title: # 如果是当前条款下的内容 current_clause_content.append(text) # 不要忘记最后一个条款 if current_clause_title: clauses[current_clause_title] = ' '.join(current_clause_content) return clauses # 处理两份合同 standard_clauses = clean_and_assemble_clauses('./extracted_data/合同_标准版.json') amended_clauses = clean_and_assemble_clauses('./extracted_data/合同_补充协议版.json') print(f"标准版提取出 {len(standard_clauses)} 个条款") print(f"补充协议版提取出 {len(amended_clauses)} 个条款")运行完这一步，我们就得到了两个Python字典。standard_clauses的键可能是'第一条 购房依据'，值就是这一条下面的所有文字内容。amended_clauses结构相同。这样，比对就变成了在两个字典之间寻找相同键（条款标题），然后比较它们的值（条款内容）。
3. 效果展示：当AI遇上“霸王条款”
前面做了这么多铺垫，现在来看看实际效果。我找了一份相对简单的房屋租赁合同模板，手动修改了几个地方，模拟出“标准版”和“房东修改版”，然后用上面的流程跑了一遍。
3.1 差异高亮与摘要
比对的核心代码其实不复杂，就是遍历条款，用文本相似度算法（比如Python的difflib）找出具体哪里不同，并生成易于阅读的报告。
# compare_clauses.py import difflib from datetime import datetime def compare_clauses(standard, amended): """比较两个条款字典，生成差异报告""" report = { 'summary': {'total_clauses': len(standard), 'modified': 0, 'added': 0, 'deleted': 0}, 'details': [] } all_titles = set(standard.keys()) | set(amended.keys()) for title in sorted(all_titles): std_text = standard.get(title, '') amd_text = amended.get(title, '') if std_text == amd_text: continue # 完全一致，跳过 detail = {'title': title, 'type': 'modified'} if title not in amended: detail['type'] = 'deleted' report['summary']['deleted'] += 1 detail['diff'] = f"**此条款在修改版中被删除。**\n原内容：{std_text[:200]}..." elif title not in standard: detail['type'] = 'added' report['summary']['added'] += 1 detail['diff'] = f"**此条款为修改版新增。**\n内容：{amd_text[:200]}..." else: report['summary']['modified'] += 1 # 使用difflib生成行级差异 diff = list(difflib.unified_diff( std_text.splitlines(keepends=True), amd_text.splitlines(keepends=True), fromfile='标准版', tofile='修改版', lineterm='' )) # 取有实际改动的行（以+或-开头，且不是+++或---） meaningful_diff = [line for line in diff if line.startswith(('+', '-')) and not line.startswith(('+++', '---'))] if meaningful_diff: detail['diff'] = '\n'.join(meaningful_diff[:10]) # 最多显示10处差异 else: # 可能是空格、标点等细微差别，忽略 continue # 简单风险提示（基于关键词） risk_keywords = ['不得', '必须', '无条件', '概不负责', '解释权归', '无需通知'] detail_text = amd_text if detail['type'] != 'deleted' else std_text flagged_risks = [kw for kw in risk_keywords if kw in detail_text] if flagged_risks: detail['risk_hint'] = f"注意：条款中包含可能的风险关键词：{', '.join(flagged_risks)}" report['details'].append(detail) return report # 生成报告 report = compare_clauses(standard_clauses, amended_clauses) # 输出一份漂亮的Markdown报告 def generate_markdown_report(report, filename='合同比对报告.md'): with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(f"# 合同关键条款比对报告\n\n") f.write(f"生成时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n") # 摘要 s = report['summary'] f.write(f"## 1. 比对摘要\n\n") f.write(f"- **共分析条款数**：{s['total_clauses']}条\n") f.write(f"- **修改条款数**：{s['modified']}条\n") f.write(f"- **新增条款数**：{s['added']}条\n") f.write(f"- **删除条款数**：{s['deleted']}条\n\n") # 详情 f.write(f"## 2. 差异详情\n\n") for idx, detail in enumerate(report['details'], 1): f.write(f"### 2.{idx} {detail['title']} ({detail['type']})\n\n") if 'risk_hint' in detail: f.write(f"> **风险提示**：{detail['risk_hint']}\n\n") f.write(f"```diff\n{detail.get('diff', '差异分析失败')}\n```\n\n") print(f"报告已生成：{filename}") generate_markdown_report(report)跑完这个脚本，你会得到一个名为合同比对报告.md的文件。打开它，你会看到类似下面的内容：
3.2 真实案例：揪出隐藏的“坑”
为了更直观，我模拟了一个租赁合同中的“维修责任”条款修改。
- 标准版第八条：“租赁期间，房屋自然损坏的维修责任由甲方（房东）承担；因乙方（租客）使用不当造成的损坏，维修责任由乙方承担。”
- 修改版第八条：“租赁期间，房屋内所有设施设备的维修责任均由乙方承担，包括但不限于自然损坏。甲方仅对房屋主体结构问题负责。”
运行我们的比对程序后，报告里会这样显示：
- 租赁期间，房屋自然损坏的维修责任由甲方（房东）承担；因乙方（租客）使用不当造成的损坏，维修责任由乙方承担。 + 租赁期间，房屋内所有设施设备的维修责任均由乙方承担，包括但不限于自然损坏。甲方仅对房屋主体结构问题负责。风险提示：注意：条款中包含可能的风险关键词：不得， 必须
报告清晰地告诉我们，修改版将“自然损坏”的维修责任从房东转移到了租客身上，这是一个重大的责任变化。同时，系统根据关键词“必须”等，给出了风险提示，提醒审阅者重点关注。
再比如，修改版可能在最后偷偷加了一个新增条款：“第十五条 补充约定：乙方同意，甲方有权在提前三天通知后带潜在租客看房，乙方不得拒绝。” 我们的报告会将其标记为“新增条款”，并完整展示内容，让你一眼就看到这份“补充协议”里多出来的东西。
4. 还能怎么用？更多应用场景
当然，房地产合同只是一个例子。这套基于PDF-Extract-Kit的智能比对思路，稍微调整一下，可以用在很多需要审阅文档的场景：
- 法律文书审阅：律师比对合同不同版本，快速定位对方修改点。
- 招投标文件检查：确保提交的终版技术方案与初版在关键承诺上没有缩水。
- 学术论文修订：帮助作者或导师快速查看论文修改稿与上一稿的差异。
- 规章制度更新：公司发布新制度时，自动生成与旧制度的条款对比说明，方便员工学习。
它的优势在于“本地化”和“结构化”。所有处理都在你自己的电脑上完成，文档内容不出本地，安全可控。而且，因为它理解文档结构，比对结果更精准、更有逻辑，不是冷冰冰的字符差异。
5. 总结
整体试下来，用PDF-Extract-Kit-1.0来构建一个合同智能比对工具，思路是可行的，效果也足够应对大多数常见合同。它把复杂的PDF解析问题交给了专业的开源工具，我们只需要在它输出的结构化数据上，做一些匹配和比较的逻辑即可。
过程中最大的感触是，对于非标准格式、扫描版或者排版特别花哨的合同，提取的准确率会有所下降，可能需要额外写一些清洗规则。但好在PDF-Extract-Kit本身还在快速迭代，社区也很活跃，相信后续版本在模型精度上会有提升。
如果你手头有大量合同审阅的需求，花点时间把这个流程脚本化、甚至简单封装成一个带界面的小工具，长期来看能节省的时间是非常可观的。至少，下次再收到一份厚厚的“补充协议”时，你可以淡定地跑一下脚本，几分钟内就把核心变化和风险点抓出来，心里有底得多。
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