基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN111861119B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202010555450.2

    申请日:2020-06-17

    IPC分类号: G06Q10/0635 G06F16/901

    摘要: 本申请涉及一种基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置。该方法包括:获取企业风险关联图谱并确定第一目标节点,企业风险关联图谱用于保存企业之间的风险传播关系,第一目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示出现风险问题的风险企业;利用企业风险关联图谱确定与第一目标节点关联的第二目标节点的风险参数,第二目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示与风险企业存在关联关系的企业,风险参数用于表示与风险企业存在关联关系的企业受风险企业影响的概率。本申请实现了从企业关联关系的角度分析其他企业受风险企业影响的概率,提供了评估企业之间风险传播的更为准确、形象的方法。

    基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN111861119A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010555450.2

    申请日:2020-06-17

    IPC分类号: G06Q10/06

    摘要: 本申请涉及一种基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置。该方法包括:获取企业风险关联图谱并确定第一目标节点,企业风险关联图谱用于保存企业之间的风险传播关系,第一目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示出现风险问题的风险企业;利用企业风险关联图谱确定与第一目标节点关联的第二目标节点的风险参数,第二目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示与风险企业存在关联关系的企业,风险参数用于表示与风险企业存在关联关系的企业受风险企业影响的概率。本申请实现了从企业关联关系的角度分析其他企业受风险企业影响的概率,提供了评估企业之间风险传播的更为准确、形象的方法。

    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

    IPC分类号: G06Q40/06 G06Q10/06

    摘要: 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。

    微调指令的构造方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118734928A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410629625.8

    申请日:2024-05-21

    摘要: 本公开涉及一种微调指令的构造方法、装置、设备及介质,该方法包括:将负面文本样本的标签划分为多个级别的目标分类标签;基于目标分类标签,使用预设的大模型对负面文本样本构造初始微调指令数据;在检查待微调的目标模型无法遵循初始微调指令数据的情况下,将初始微调指令数据修改为目标微调指令数据。本公开针对从知识库或网络上中搜索到负面文本样本,先划分目标分类标签,在基于此构造初始微调指令数据,其中,对于模型不能理解指令的问题,本实施例可以检查目标模型是否能遵循初始微调指令数据,并在无法遵循的情况下,将初始微调指令数据修改为目标微调指令数据,由此得到的目标微调指令能够使文本分类任务更好的拟合预训练目标模型的知识,提高了微调指令的可用性。

    一种互联网网站相似度分析方法、装置以及可读存储介质

    公开(公告)号:CN113378090B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202110445408.X

    申请日:2021-04-23

    摘要: 本发明公开了一种互联网网站相似度分析方法、装置以及可读存储介质,方法包括:从多个未分类的互联网网站中提取文本特征词;将各个未分类的互联网网站的文本特征词分别输入预先获取到的孪生网络编码工具,得到各个未分类的互联网网站的文本向量序列,其中:所述孪生网络编码工具是从训练好的孪生网络中的输入层至权值共享循环神经网络层进行迁移得到,且所述孪生网络的训练是基于从多个已分类的互联网网站中提取的文本特征词实现;将各个未分类的互联网网站的文本向量序列组成的矩阵进行降维处理得到低维弱相关矩阵;对低维弱相关矩阵进行聚类分析,根据聚类分析结果获取所述多个未分类的互联网网站的相似度情况,从而实现互联网网站相似度分析。