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

Inventor： 吴迪 ,  胡汉一 ,  卢冰洁 ,  刘天蒙 ,  那崇宁

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。

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

Inventor： 周婷婷 ,  那崇宁 ,  吴迪 ,  卢冰洁 ,  刘天蒙

IPC: G06Q10/10 ,  G06F16/31

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。

公开(公告)号：CN116882767A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311158959.3

申请日：2023-09-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 吴迪 ,  那崇宁 ,  胡汉一 ,  张泷

IPC: G06Q10/0635 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09

Abstract: 本说明书公开了一种基于不完善异构关系网络图的风险预测方法及装置，可以确定该目标业务对象及相关业务对象的初始特征，而后，根据异构关系网络图、初始特征和图结构调整参数，确定目标业务对象的综合特征。将该目标业务对象的综合特征输入到风险预测网络中，预测得到目标业务对象的风险程度。最后，根据目标业务对象的风险程度，确定针对目标业务对象的策略，并确定奖励，进而根据策略评价值和奖励，对特征提取网络、风险预测网络以及评价网络进行训练，以调整图结构调整参数，根据调整后的图结构调整参数，得到调整后的异构关系网络图，并根据调整后的异构关系网络图以及风险预测网络，实时进行风险预测，从而提高了风险预测的准确性。

公开(公告)号：CN116756494A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202311057175.1

申请日：2023-08-22

Applicant: 之江实验室

Inventor： 梁变 ,  卢章耀 ,  吴迪 ,  那崇宁 ,  杨耀

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F17/18

Abstract: 本申请涉及一种数据异常值处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。所述方法包括：获取多个单样本数据中的目标列数据以及多个特征列数据；基于多个所述单样本数据的历史数据，确定每个所述单样本数据的异常值处理次数；根据所述目标列数据对多个所述特征列数据进行分类，得到多个特征列数据组；基于异常值处理次数为多个所述特征列数据组分配对应的数据组处理次数；基于所述数据组处理次数，对相应特征列数据组中的特征列数据进行异常数据处理。采用本方法能够实现数据的预处理，且为特征列数据组分配恰当的异常值处理次数，确保良好的数据清洗效果的同时尽可能的减少数据处理时间和资源的浪费，大幅度提高数据异常值处理的效率和精度。

公开(公告)号：CN115953172A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211625194.5

申请日：2022-12-16

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张泷 ,  胡汉一 ,  潘怡君 ,  吴迪 ,  那崇宁

IPC: G06Q30/018 ,  G06F17/16 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法和装置，该方法包括：根据数据表获取待识别事件的第一关联关系邻接矩阵；数据表中包括待识别事件的数据，第一关联关系邻接矩阵用于标识待识别事件与数据表中其他事件的关联关系；根据数据表和第一关联关系邻接矩阵，获取待识别事件的第一特征矩阵；第一特征矩阵用于标识数据表中的事件的数据；根据第一关联关系邻接矩阵、第一特征矩阵和预先训练好的图神经网络，获取待识别事件的欺诈概率；图神经网络用于获取事件的欺诈概率；根据欺诈概率，确定待识别事件的欺诈风险。通过本申请，解决了现有的车险理赔领域的欺诈风险的识别方法，未对数据库中的历史数据进行关联，导致识别结果不准确的问题。

公开(公告)号：CN117235316A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311187793.8

申请日：2023-09-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 胡汉一 ,  潘怡君 ,  那崇宁 ,  周婷婷 ,  吴迪

IPC: G06F16/903 ,  G06F16/901 ,  G06N5/01

Abstract: 本申请涉及一种基于贪心搜索的最大归集子图的检测方法和装置。该方法包括：获取待检测有向图，将待检测有向图拆分出至少一个弱连通图；计算弱连通图中每个节点的节点入出差；基于节点入出差，在每一个弱连通图中检测具有大归集度的子图，得到各个弱连通图对应的初始最大归集子图；其中，归集度基于子图中的节点入出差的平均值而得到；基于初始最大归集子图，得到待检测有向图的目标最大归集子图。采用本方法能够在大规模有向图上拆分出多个弱连通图，分别从每个弱连通图中搜索归集性结构的子图，实现了在大规模有向图上对归集性结构的子图的准确高效的挖掘，解决了现有的子图搜索方法复杂度较高，计算量较大的问题。

公开(公告)号：CN117009492A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311269299.6

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 胡汉一 ,  付村 ,  吴迪 ,  那崇宁

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F40/186

Abstract: 本申请涉及一种基于本地知识库与自然语言大模型的图查询方法与系统，其中，基于本地知识库与自然语言大模型的图查询方法包括：结合图数据库中获取的图谱结构与本地知识库文档，生成多个领域知识问题与图数据库查询命令的组合；将用户输入的问题转化为对应的向量，并确定与所述用户输入问题对应的向量相匹配的K个领域知识问题与图数据库查询命令的组合；将所述用户输入的问题与所述K个领域知识问题与图数据库查询命令的组合填充到预设的上下文提示模版，得到填充后的问题，并将填充后的问题输入至所述预训练自然语言大模型，生成最终的图数据库查询命令；使用所述最终的图数据库查询命令查询图数据库得到查询结果，提高了图查询结果的准确性。

公开(公告)号：CN116304885B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310529662.7

申请日：2023-05-11

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张泷 ,  潘怡君 ,  吴迪 ,  胡汉一 ,  那崇宁

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F16/22 ,  G06N3/08 ,  G06Q40/08

Abstract: 本申请涉及一种基于图节点嵌入的事件识别方法、装置和设备，其中，基于图节点嵌入的事件识别方法包括：基于至少两个关联关系图，分别构建对应的异构关联关系邻接矩阵；将各所述异构关联关系邻接矩阵输入至图节点嵌入模型，获得对应的图节点特征向量；基于各所述历史事件的图节点特征向量以及第一特征对模型进行训练，获得事件识别模型；基于所述事件识别模型对待识别事件进行识别，获得待识别事件的识别结果，在模型训练的过程中增加了各历史事件的图节点特征向量，解决了相关技术中存在的事件识别不准确的问题，提高了事件识别的准确度。

公开(公告)号：CN117786061A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311675342.9

申请日：2023-12-06

Applicant: 之江实验室

Inventor： 吴迪 ,  胡汉一 ,  卢冰洁 ,  刘天蒙 ,  那崇宁

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。

公开(公告)号：CN117078441B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311332282.0

申请日：2023-10-16

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张泷 ,  陈修齐 ,  潘怡君 ,  吴迪 ,  那崇宁

IPC: G06F17/00 ,  G06Q40/08 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/10

Abstract: 本申请涉及一种理赔欺诈识别方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将历史理赔事件数据构建为用于表征历史理赔事件中各个事件元素与每个历史理赔事件关联关系的历史关联关系邻接矩阵组，根据历史关联关系邻接矩阵组，构建用于表征重要程度最高的事件元素下每个历史理赔事件关联关系的历史重要关联关系邻接矩阵，构建完成后，提取历史重要关联关系邻接矩阵组的历史特征向量，结合历史重要关联关系邻接矩阵，构建理赔欺诈识别模型，使用识别模型对待预测理赔事件进行风险判断，由于将事件的关联关系根据重要程度进行划分，因此突出了重要关联关系，解决了相关技术中理赔欺诈事件识别准确度较低的问题，提高了理赔欺诈事件(56)对比文件Shuhan Yuan等.Spectrum-based DeepNeural Networks for Fraud Detection.CIKM'17: PROCEEDINGS OF THE 2017 ACMCONFERENCE ON INFORMATION AND KNOWLEDGEMANAGEMENT.2017,2419-2422.Nannan Ning等.Comparison of SiliconLattice-Filter-Based O-Band 1times8 (De)Multiplexers With Flat and Gaussian-LikePassbands.IEEE.2022,第14卷(第4期),6615705.卢冰洁等.机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展.计算机工程与应用.2022,第58卷(第5期),34-49.吕文韬.基于图采样与异质图神经网络的欺诈检测研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑.2023,(第10期),A002-25.周晓楠;黄磊;王飞跃;储明;黄涛.图数据库在识别重大疾病保险团伙式欺诈中的应用研究.保险研究.2020,(第09期),全文.闫春;李亚琪;孙海棠.基于蚁群算法优化随机森林模型的汽车保险欺诈识别研究.保险研究.2017,(第06期),全文.