一种企业风险评估模型的构建方法、评估方法和装置

    公开(公告)号:CN117709731B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410162177.5

    申请日:2024-02-05

    摘要: 本说明书实施例提供了一种企业风险评估模型的构建方法、评估方法和装置,其中方法包括:整合目标企业的企业信息,以及与目标企业有关联的自然人和非自然人的关联信息,得到目标企业的特征集合;基于目标企业的特征集合,分析得到目标企业的风险值;对目标企业的特征集合进行缺失值处理和标准化处理,得到目标企业处理后的特征集合;对处理后的特征集合进行平衡处理,得到平衡分布的特征集合;构建基于多个风险评估模型的集成模型,基于目标企业的风险值,利用目标企业平衡分布的特征集合对集成模型进行训练,得到训练后的集成模型。本说明书实施例能够对企业的风险进行预测,提高企业风险评估结果的准确度。

    基于法律要素层次网络和文本特征的类案推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN117149999B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311437604.8

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本说明书涉及法律人工智能技术领域,提供了一种基于法律要素层次网络和文本特征的类案推荐方法及装置,该方法包括:生成目标案例所引用法律的分层法条树和引用法条图谱;按照引用关系将所述分层法条树与所述引用法条图谱相关联,以构建所述目标案例的分层法条引用网络;将所述目标案例中的案情概述文本按照语义分为多个语义完整的文本块,并将所述文本块输入至Lawformer模型,以获得所述目标案例的文本向量;根据所述分层法条引用网络和所述文本向量,计算所述目标案例分别与指定案例库中每个候选案例的相似度;根据所述相似度确定所述目标案例的推荐类案。通过本说明书实施例可以提高类案推荐的可解释性和准确性。

    基于法律要素层次网络和文本特征的类案推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN117149999A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311437604.8

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本说明书涉及法律人工智能技术领域,提供了一种基于法律要素层次网络和文本特征的类案推荐方法及装置,该方法包括:生成目标案例所引用法律的分层法条树和引用法条图谱;按照引用关系将所述分层法条树与所述引用法条图谱相关联,以构建所述目标案例的分层法条引用网络;将所述目标案例中的案情概述文本按照语义分为多个语义完整的文本块,并将所述文本块输入至Lawformer模型,以获得所述目标案例的文本向量;根据所述分层法条引用网络和所述文本向量,计算所述目标案例分别与指定案例库中每个候选案例的相似度;根据所述相似度确定所述目标案例的推荐类案。通过本说明书实施例可以提高类案推荐的可解释性和准确性。

    一种企业风险评估模型的构建方法、评估方法和装置

    公开(公告)号:CN117709731A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202410162177.5

    申请日:2024-02-05

    摘要: 本说明书实施例提供了一种企业风险评估模型的构建方法、评估方法和装置,其中方法包括:整合目标企业的企业信息,以及与目标企业有关联的自然人和非自然人的关联信息,得到目标企业的特征集合;基于目标企业的特征集合,分析得到目标企业的风险值;对目标企业的特征集合进行缺失值处理和标准化处理,得到目标企业处理后的特征集合;对处理后的特征集合进行平衡处理,得到平衡分布的特征集合;构建基于多个风险评估模型的集成模型,基于目标企业的风险值,利用目标企业平衡分布的特征集合对集成模型进行训练,得到训练后的集成模型。本说明书实施例能够对企业的风险进行预测,提高企业风险评估结果的准确度。

    一种用户隐私增强的序列推荐方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117194803B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311468807.3

    申请日:2023-11-07

    摘要: 本说明书涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种用户隐私增强的序列推荐方法、装置及设备。包括,计算目标序列与每条现有序列的相似度,根据相似度从现有序列中选取多条现有序列作为目标序列的相似序列;计算目标序列与所有相似序列的共享特征表示,并根据共享特征表示确定目标序列中各内容的修改类型;根据修改类型对目标序列中的内容进行修改,得到被修改序列;根据被修改序列计算待推荐用户的推荐内容。通过本说明书实施例,推荐器接收到的内容不再是待推荐用户真实的内容,而是经过修改后的内容序列,因此即便推荐器被攻击,也不会导致真实的内容记录泄露,从而增加了用户内容的安全性,解决了现有技术中推荐模型对用户隐私的保护性差的问题。

    一种用户隐私增强的序列推荐方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117194803A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311468807.3

    申请日:2023-11-07

    摘要: 本说明书涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种用户隐私增强的序列推荐方法、装置及设备。包括,计算目标序列与每条现有序列的相似度,根据相似度从现有序列中选取多条现有序列作为目标序列的相似序列;计算目标序列与所有相似序列的共享特征表示,并根据共享特征表示确定目标序列中各内容的修改类型;根据修改类型对目标序列中的内容进行修改,得到被修改序列;根据被修改序列计算待推荐用户的推荐内容。通过本说明书实施例,推荐器接收到的内容不再是待推荐用户真实的内容,而是经过修改后的内容序列,因此即便推荐器被攻击,也不会导致真实的内容记录泄露,从而增加了用户内容的安全性,解决了现有技术中推荐模型对用户隐私的保护性差的问题。

    一种行政处罚决定书的信息抽取方法

    公开(公告)号:CN113918706B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202111201811.4

    申请日:2021-10-15

    申请人: 山东大学

    摘要: 本发明涉及一种行政处罚决定书的信息抽取方法,包括:步骤一:从行政处罚文书网爬取获取各省的行政处罚决定书;步骤二:提取html标签内步骤一中获取的行政处罚决定书的文本内容,构建原始数据集;步骤三:根据行政处罚决定书书写的规范性规则,利用正则表达式对待处理的行政处罚决定书进行数据预处理,构建数据集;步骤四:将步骤三构建的数据集输入利用步骤二构建的原始数据集训练好的信息抽取模块,输出行政处罚文书信息抽取结果。本发明提出一种对行政处罚决定书的信息抽取的方法,可以精确的获得决定书的结构化信息,便于对行政处罚决定书的理解以及类案检索、类案推荐、判决预测等下游任务的实施。

    一种基于相关图信息进行因果推断的案由认定方法及系统

    公开(公告)号:CN114429140A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210178807.9

    申请日:2022-02-25

    申请人: 山东大学

    摘要: 本发明提供了一种基于相关图信息进行因果推断的案由认定方法及系统,所述方法包括,获取案件的事实描述;根据案件的事实描述构建因果图;利用GFCI算法对构建的因果图进行因果发现并采样得到因果子图;对采样得到的因果子图去噪后添加至loss中,得到案由认定结果;其中,构建因果图包括利用KeyBERT算法获取案件的关键字,并对案件的关键字进行聚类。本发明提出了使用因果图进行因果推断的方法来进行案由认定,这样充分的利用了案件事实描述中的非结构化信息,更好的分辨出不同案件的相似性和差异性,有效解决了类案不同判的情况,提高了案由认定的准确度,同时模型参数量更少,训练速度快,便于部署并且可以快速实现。

    一种行政处罚决定书的信息抽取方法

    公开(公告)号:CN113918706A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111201811.4

    申请日:2021-10-15

    申请人: 山东大学

    摘要: 本发明涉及一种行政处罚决定书的信息抽取方法,包括:步骤一:从行政处罚文书网爬取获取各省的行政处罚决定书;步骤二:提取html标签内步骤一中获取的行政处罚决定书的文本内容,构建原始数据集;步骤三:根据行政处罚决定书书写的规范性规则,利用正则表达式对待处理的行政处罚决定书进行数据预处理,构建数据集;步骤四:将步骤三构建的数据集输入利用步骤二构建的原始数据集训练好的信息抽取模块,输出行政处罚文书信息抽取结果。本发明提出一种对行政处罚决定书的信息抽取的方法,可以精确的获得决定书的结构化信息,便于对行政处罚决定书的理解以及类案检索、类案推荐、判决预测等下游任务的实施。