近些年来,著作权的保护在社会上逐渐成为热点问题。由于网络环境日益复杂,个人作品在互联网进行多途径传播,多数情况下传播途径、传播方式、传播对象都缺乏有力保障,著作权侵权案件屡见不鲜,众多著作权人都在积极寻求保护自身著作权合法权益的有效方式。著作权许可使用合同的签订能够极大程度地为著作权所有人提供权益保护,但是只有合同条款符合相应法律法规、合同条目内容完善准确时,才能最大程度上发挥其保护作用,一份风险合同极有可能会给合同双方带来不可预估的损失。传统方式下对合同进行人工评估和检测虽然能够极大程度规避风险,但是会带来的大量经济成本和时间成本,人们需要一种更加智能高效的检测方式。本文立足上述背景和问题,面向著作权许可使用领域提出了一种合同文本风险检测算法,基于著作权许可使用合同相关法律法规总结著作权合同标准要件,将合同文本与合同标准要件进行匹配,检测合同文本中是否包含著作权许可使用所有标准要件,如某一要件未在合同文本中体现或描述不规范,则认为该要件为风险要件,以此给出一份风险检测结果,并基于此算法设计和实现了著作权许可使用合同风险检测系统。相比于传统的人工检测方式,通过合同风险检测系统直接对合同文本进行风险检测能够最大程度降低检测的时间和经济成本,通过对著作权许可使用合同相关法律法规总结出的合同要件也能够保证检测结果的专业性,为用户提供更加方便快捷且可靠的风险检测服务。本文的主要贡献包括:1.本文通过对《著作权法》、《著作权法实施条例》以及《民法典》合同编等著作权许可使用合同相关法律法规进行研究和总结,整理出著作权许可使用合同标准要件库,包括了9条一级要件、14条二级要件以及若干条二级要件对应描述,要件库为合同风险检测提供了可靠的检测依据。2.本文提出了一种基于文本相似度的综合文本特征提取方法,从词形、词性、句法、语义等多维度对文本间相似度进行衡量,包括了基于BERT句向量的特征提取、基于依存句法分析和词性标注的特征提取、基于字面匹配相似度的特征提取以及基于语义角色标注相似度的特征提取四个部分。3.基于构建好的著作权许可使用合同标准要件库以及综合文本特征提取方法,本文提出了一种合同风险检测算法。首先将合同文本与合同标准要件库进行匹配,通过综合文本特征提取方法对匹配结果进行特征提取,得到合同文本特征向量;然后使用合同风险检测模型对各要件进行风险分类预测,检测结果为0说明该要件为风险要件,检测结果为1说明该要件为安全要件。在模型构建阶段,本文选用的是深度神经网络模型,通过训练和调优选择检测效果最好的风险检测模型,为用户返回合同风险检测结果。