文本分类方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118656490A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410629623.9

    申请日:2024-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种文本分类方法、装置、设备和存储介质,文本分类方法包括:获取待处理文本,待处理文本包含对于目标事件的目标观点;将大模型运用到特定文本分类任务上,在该分类任务的目标立场下对待处理文本进行分类处理,确定目标事件的事件类别,且大模型还是基于少数据量的数据集上训练的,准确率也很高,同时在分类任务的基础上,提出了多任务间的自我校验的可解释优化任务,确定反应目标观点情感倾向的可解释的倾向信息;使用二分类模型对可解释的倾向信息进行语义分析,审核大模型的分类准确性,确定反应目标观点情感倾向的倾向类别;根据倾向类别和事件类别,确定待处理文本的目标类别,有效提高了文本分类的准确性。

    基于机器学习的微信金融消息分析方法及系统

    公开(公告)号:CN111680225B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010338132.0

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的微信消息分析方法,包括:步骤一、构建训练语料库;步骤二、建立词汇向量表;步骤三和步骤四、构建和训练卷积神经网络;步骤五、将待分析的微信消息对应的多个词汇对应的词向量构成的词向量矩阵输入至训练得到的卷积神经网络,输出得到该微信消息对应的所有标签的概率分布情况。本发明具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。本方法还公开了一种基于机器学习的微信消息分析系统,包括:数据采集组件;训练语料库;文本预处理组件;模型训练组件;源数据分类组件。本系统具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。

    企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114819432A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110065882.X

    申请日:2021-01-18

    Abstract: 本发明实施例涉及一种企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取待进行非法集资风险预测的目标企业的企业数据;对所述企业数据进行特征提取,得到所述目标企业的企业特征;将所述企业特征输入至至少一个已训练的非法集资风险预测模型,得到至少一个所述目标企业非法集资的风险概率;根据至少一个所述目标企业非法集资的风险概率确定所述目标企业是否存在非法集资风险。由此,可以提高对企业非法集资风险进行预测的预测结果的准确性。

    非法集资的识别方法和装置、存储介质、电子装置

    公开(公告)号:CN111709841A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010357155.6

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 本申请公开了一种非法集资的识别方法和装置、存储介质、电子装置。其中,该方法包括:获取第一对象的第一信息,第一信息包括第一对象在多个维度的特征信息,第一对象为存在虚拟资源的收集行为的对象;将第一信息转换为第一向量,第一向量包括多个子向量,多个子向量中的每个子向量用于表示第一信息中的一个维度的特征信息,多个子向量中任意两个子向量表示的特征信息的维度不同;将第一向量输入第一模型,并通过第一模型识别出第一对象的虚拟资源的收集行为是否为非法集资行为,其中,第一模型是使用第二信息进行训练得到的。本申请解决了检测非法集资行为的识别效率较低的技术问题。

    Hadoop分布式算法的WEB界面集成方法及装置

    公开(公告)号:CN106815019B

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN201611253462.X

    申请日:2016-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种Hadoop分布式算法的WEB界面集成方法及装置,该方法包括:当某数据获取组件被触发后,配置该数据获取组件的输入,并选择一个或多个数据处理组件作为该数据获取组件的输出;配置被选中的数据处理组件的输入,并选择其他的数据处理组件中的一个或多个作为本数据处理组件的输出,形成组件关系网;当接收到运行指令后,利用组件关系网的各组件对被触发的数据获取组件的输入数据进行处理,得到数据处理结果。借助于本发明的技术方案,在WEB界面中将选择的若干个数据获取组件和若干个数据处理组件形成组件关系网,利用组件关系网的各组件对被触发的数据获取组件的输入数据进行处理,无需编程,并且能够立即执行看到效果。

    系统受攻击程度的监测方法及装置

    公开(公告)号:CN105046147B

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201510347629.8

    申请日:2015-06-19

    Abstract: 本发明公开了一种系统受攻击程度的监测方法及装置。该方法包括:采集至少一种数据破坏类攻击效果评价指标的数据信息,其中,数据破坏类攻击效果评价指标为:篡改的用户账户信息数、删除的用户账户信息数、增加的用户账户信息数、篡改的注册表键值数、删除的注册表键值数、增加的注册表键值数、篡改的文件数、删除的文件数、增加的文件数、终止的进程数或创建的进程数;根据每种数据破坏类攻击效果评价指标的数据信息,确定每种数据破坏类攻击效果评价指标的攻击效果值;以及根据每种数据破坏类攻击效果评价指标的攻击效果值和每种数据破坏类攻击效果评价指标的权重,确定目标系统受攻击程度。由此,可以实现系统受攻击程度的准确监测。

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