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公开(公告)号：CN116341014B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310612723.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种多方联邦隐私数据资源交互方法、装置和介质，该方法采用博弈论确定数据需求节点发布的数据总价及多个数据供应节点训练预设模型而从各自的第二预设数据集中提取的至少部分数据，运用联邦学习训练预设模型，并根据差分隐私模型对各自的训练过程进行隐私扰动，以获取各自的训练参数，再重新确定第一模型精度，进而重新确定第一效用值，以获取各数据供应节点提取的至少部分数据。本发明在数据总价与数据量谈判的过程中不需要传输数据，仅需在各自本地对预设模型进行训练确定数据总价和数据量，并在交互完成后进行数据资源的交换，有助于提升数据资源的交换效率；通过差分隐私模型对训练过程进行隐私扰动，保证了数据安全。
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公开(公告)号：CN116341014A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310612723.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种多方联邦隐私数据资源交互方法、装置和介质，该方法采用博弈论确定数据需求节点发布的数据总价及多个数据供应节点训练预设模型而从各自的第二预设数据集中提取的至少部分数据，运用联邦学习训练预设模型，并根据差分隐私模型对各自的训练过程进行隐私扰动，以获取各自的训练参数，再重新确定第一模型精度，进而重新确定第一效用值，以获取各数据供应节点提取的至少部分数据。本发明在数据总价与数据量谈判的过程中不需要传输数据，仅需在各自本地对预设模型进行训练确定数据总价和数据量，并在交互完成后进行数据资源的交换，有助于提升数据资源的交换效率；通过差分隐私模型对训练过程进行隐私扰动，保证了数据安全。
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公开(公告)号：CN113837886A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111085743.X
申请日：2021-09-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的车险理赔欺诈风险识别方法和系统，该方法通过解析、拆分历史车险案件的结构化数据，根据车险理赔反欺诈业务场景、理赔流程设计的本体，历史案件实例化为案件知识图谱后，使用子图关键节点筛选和图点集向量化，建立多个案件间高欺诈风险筛选模型。该方法将不同时间段的车险理赔案件放于同一知识图谱中，通过分析不同时间、相似节点特征，串联关联案件，从而提示新提交车险案件风险等级。该方法对新提交车险案件进行欺诈风险评估，提供历史关联或相似案件作为风险点参考，提高车险理赔业务欺诈案件治理能力。
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公开(公告)号：CN117786061B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311675342.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种基于时空注意力机制的大语言模型预测方法及装置，可以用于处理目标实体及部分关联实体的下游预测任务，包括：通过将目标实体及关联实体的初始特征和动态知识图谱输入到空间注意力网络中得到空间拓扑特征；将空间拓扑特征输入到时序注意力网络中得到时空特征；利用目标实体及部分关联实体的时空特征生成隐式提示，并将目标实体的显式的事件文本合并生成提示信息；将提示信息输入给大语言模型，保持大语言模型的参数固定不变，利用下游预测任务的标注信息和损失函数来训练空间注意力网络和时序注意力网络；最后根据训练好的网络来处理目标实体及部分关联实体的下游预测任务。
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公开(公告)号：CN113837886B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111085743.X
申请日：2021-09-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的车险理赔欺诈风险识别方法和系统，该方法通过解析、拆分历史车险案件的结构化数据，根据车险理赔反欺诈业务场景、理赔流程设计的本体，历史案件实例化为案件知识图谱后，使用子图关键节点筛选和图点集向量化，建立多个案件间高欺诈风险筛选模型。该方法将不同时间段的车险理赔案件放于同一知识图谱中，通过分析不同时间、相似节点特征，串联关联案件，从而提示新提交车险案件风险等级。该方法对新提交车险案件进行欺诈风险评估，提供历史关联或相似案件作为风险点参考，提高车险理赔业务欺诈案件治理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115048940B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210724689.7
申请日：2022-06-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/30 , G06F40/58 , G06F40/295 , G06F40/242 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种基于实体词属性特征和回译的中文金融文本数据增强方法。该方法包括：首先对输入的金融文本进行文本预处理工作；紧接着，通过命名实体识别和词汇匹配的方法对金融文本中翻译难度较大的实体词使用指代字符进行实体词指代替换以生成金融文本的中间文本和指代字符‑实体映射关系字典；之后，使用回译的方法增强金融文本的中间文本，并使用指代字符‑实体映射关系字典还原文本中的指代字符，进而生成与原文本语义相似的新文本。此外，本方法在中文金融文本的数据增强任务中，首次关注并分析了实体词属性特征对文本数据增强结果的影响，并将不同种类的实体词属性特征分层次处理，提高了数据增强后得到文本的质量。
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公开(公告)号：CN117172720A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311388196.1
申请日：2023-10-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种审计疑点追踪排查方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取审计疑点的排查方向并选择排查策略；若选择定制化排查策略，则基于大模型提示词样例，确定审计疑点的排查方向对应的定制化排查步骤，基于审计工具链表依次执行定制化排查步骤直至排查次数达到设定阈值，输出排查结果；若选择自动化排查策略，则利用大模型对审计疑点的排查方向进行拆解得到对应的自动化排查步骤；基于审计工具链表依次执行自动化排查步骤直至依次执行时返回的中间结果与预设结果相匹配或排查次数达到设定阈值，输出排查结果。采用本方法能够实现对用户无感且步骤可控的审计疑点排查，提高审计疑点的排查效率和排查透明性。
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公开(公告)号：CN116821817A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310595002.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/27
Abstract: 本申请涉及一种基于联合树模型的数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：首先，获取本地数据集与初始第三方数据集，之后，基于所述本地数据集确定局部训练树模型，基于联合数据集确定局部联合树模型，其中，所述联合数据集包括所述本地数据集和初始第三方数据集，之后，基于所述本地数据集确定所述局部训练树模型和局部联合树模型的树节点的信息熵值，之后，基于所述信息熵值确定所述初始第三方数据集参与训练的增益程度，基于所述增益程度确定目标第三方数据集，并基于所述本地数据集以及目标第三方数据集确定目标联合树模型，最后，将待预测数据输入所述目标联合树模型，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN118228309A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410372141.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请涉及一种金融隐私数据混淆方法、装置、设备和可读存储介质，其中，金融隐私数据混淆方法包括：通过根据业务要求获取业务原始数据表；识别所述原始业务数据表中需要进行数据混淆的隐私数据列；根据各所述隐私数据列的数据区间范围，设置对应的数据失真噪声因子；基于各所述数据失真噪声因子，对各对应的隐私数据列中的数据添加噪声，得到数据混淆后的业务数据表，解决了金融隐私数据被泄露的问题，可以在最大程度不影响智能算法应用的前提下，安全地保护金融隐私数据不被泄露。
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公开(公告)号：CN114357225B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111500053.6
申请日：2021-12-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/583 , G06F16/587 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06Q40/08
Abstract: 本发明公开了一种基于跨案件图像比对的车险理赔欺诈风险识别方法和系统，该方法收集多个车险案件的图像数据，并利用地理位置信息和全景图像数据，建立跨案件图像向量化和图像相似度聚类模型。该方法对多个车险理赔案件内的图像信息进行数学抽象和量化对比，并且通过全景图像数据将看似不关联的案件信息关联起来，从而实现低复杂度高准确度的基于图像数据的案件关联性量化分析方法。该方法为从关联主体、关联事故现场等角度有效识别车险理赔欺诈风险提供有效的图像数据和关联关系分析。
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