当然，利用NLP技术实现合同内容的自动提取与分类是一个复杂但非常有价值的任务。

以下是一个大致的步骤指南，帮助你理解如何实现这一目标： 数据准备： 收集大量的合同样本，并进行适当的预处理，如去除HTML标签、特殊字符等。

对合同进行标注，明确需要提取的实体（如日期、金额、公司名称等）以及文本的分类标签（如条款类型）。

文本清洗： 利用NLP的文本清洗技术，如分词、去停用词、词干提取等，对合同文本进行预处理，以提高后续步骤的准确性。

特征提取： 使用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等技术提取文本特征，这些特征将用于后续的实体识别和文本分类任务。

实体识别： 使用命名实体识别（NER）技术来提取合同中的关键信息，如日期、金额、条款号等。

你可以选择使用现有的预训练模型，如Spacy、StanfordNLP等，或自己训练模型以适应你的数据。

文本分类： 根据合同的内容，将其分类到不同的类别或标签中，如“条款类型”、“合同类型”等。

可以使用传统的机器学习算法（如SVM、朴素贝叶斯）或深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）来进行文本分类。

模型评估与优化： 使用适当的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）来评估模型的性能。

根据评估结果，对模型进行迭代和优化，以提高其性能。

部署与应用： 将训练好的模型部署到生产环境中，以便对新的合同进行自动提取与分类。

可以将模型集成到现有的业务流程中，如合同管理系统、法律文档审查工具等。

请注意，这只是一个大致的步骤指南，并且每个步骤都可能涉及多个子任务和决策。

此外，由于合同文本的复杂性和多样性，实现高质量的自动提取与分类可能需要大量的数据、时间和专业的技术知识。

希望这能帮到你！