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公开(公告)号：CN111539228B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010358085.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/49 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/237
Abstract: 本说明书实施例提供了向量模型训练方法及装置、相似度确定方法及装置，其中，所述向量模型训练方法包括获取多语种语料库中每种语言语料对应的初始词集合，且将每种语言语料对应的初始词集合转译为统一编码格式的转译词集合；将所述转译词集合中的每个转译词按照预设字符长度进行拆分，形成每个转译词的字符集合；为每个字符确定对应的字符向量以及为每个初始词确定对应的词向量；基于所述字符以及所述字符对应的字符向量、所述初始词以及所述初始词对应的词向量对初始向量模型进行高效的训练，得到精确的向量模型。
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公开(公告)号：CN116186607A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310189374.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F40/30 , G06F40/258 , G06F16/35
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取多方针对目标业务场景提供的历史文本信息，并将多方的历史文本信息进行拼接，将拼接后的历史文本信息输入到目标模型中，得到多方的历史文本信息是否语义一致的第一输出结果，并基于预设的第一损失函数，确定第一输出结果对应的第一损失信息，对拼接后的历史文本信息中包含的指定字符进行掩盖处理，将掩盖后的文本信息输入到一个或多个不同的辅助模型中，得到多方的历史文本信息是否语义一致的第二输出结果，并基于预设的第二损失函数，确定每个辅助模型对应的第二输出结果的第二损失信息，基于第一损失信息和第二损失信息，对目标模型进行优化训练。
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公开(公告)号：CN112200592B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202011156055.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种空壳公司识别方法、装置及设备。方法包括：构建公司的多维特征，并采用集成学习模型和深度学习模型相结合的方式进行空壳公司的识别，包括先使用集成学习模型生成多维特征的特征编码序列，再将多维特征与特征编码序列一并作为深度学习模型的输入，从而准确识别空壳公司。
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公开(公告)号：CN112801563B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110397972.9
申请日：2021-04-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种风险评估方法和装置。根据该实施例的方法，首先获取待识别产品的N个特征的值，所述N为正整数；然后利用所述N个特征的权重和所述N个特征的值，确定所述待识别产品的动态风险评分，所述N个特征的权重是通过训练机器学习模型的方式得到的；再利用所述动态风险评分，确定所述待识别产品的风险状态。
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公开(公告)号：CN112328802A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011062803.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了数据处理方法、装置和服务器。在一个实施例中，上述数据处理方法通过先根据基于与目标企业相关的业务数据所构建的目标企业的知识图谱，确定出待预测是否存在预设关系的第一目标对象和第二目标对象之间的多个路径；再通过调用预设的处理模型处理上述多个路径，根据模型输出确定出第一目标对象与第二目标对象是否存在预设关系作为处理结果，同时还能确定并利用与上述处理结果关联的目标路径，作为针对处理结果的解释数据。从而可以在确定出第一目标对象和第二目标对象是否存在预设关系这一处理结果的同时，得到较为准确、合理，且参考价值较高的关于该处理结果的解释数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111383116A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010470522.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用于确定交易关联性的方法及装置，在该方法中，从主体特征向量集中获取交易所涉及的交易发起方主体和交易接收方主体的主体特征向量，从关系特征向量集中获取交易发起方主体和交易接收方主体之间的关系特征向量，主体特征向量集和关系特征向量集属于同一向量空间，主体特征向量集和关系特征向量集基于知识图谱确定。再基于所获取的主体特征向量和关系特征向量来确定交易的交易关联性。
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公开(公告)号：CN116563004A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210947931.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种非法资金转移风险评估方法、设备及非法资金转移风险评估管理系统，该方法应用于非法资金转移风险评估管理系统，包括：接收目标业务的业务数据的风险评估请求；基于所述风险评估请求和预设的评估指标，从所述业务数据中获取用于进行非法资金转移风险评估的评估指标数据，所述预设的评估指标包括动态的评估指标；基于所述评估指标数据对所述业务数据进行非法资金转移风险评估，并基于所述评估指标数据和/或所述业务数据的非法资金转移风险评估结果生成所述目标业务的管控要求，并将所述管控要求提供给所述目标业务对应的业务系统和所述目标业务对应的第三方监管系统。
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公开(公告)号：CN111460171B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010238154.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种服务方的目标用户识别方法及装置，在识别方法中，获取知识图谱，该知识图谱包括多个节点，其中的每个节点代表一个实体并对应于一个实体向量。多个节点中，具有关联关系的节点通过连接边连接，其中的每个连接边对应于一个关联向量。对于知识图谱中任一第一类服务方的第一节点，在识别其目标用户时，在知识图谱中，确定出第二类服务方的第二节点以及第二类服务方的目标用户的第三节点。基于第一节点的实体向量以及第二节点与第三节点的连接边的关联向量，确定参照实体向量。计算参照实体向量与各个人用户的节点的实体向量之间的距离。基于距离，选取目标节点，并将目标节点所代表的个人用户作为第一类服务方的目标用户。
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公开(公告)号：CN111539228A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010358085.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/49 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/237
Abstract: 本说明书实施例提供了向量模型训练方法及装置、相似度确定方法及装置，其中，所述向量模型训练方法包括获取多语种语料库中每种语言语料对应的初始词集合，且将每种语言语料对应的初始词集合转译为统一编码格式的转译词集合；将所述转译词集合中的每个转译词按照预设字符长度进行拆分，形成每个转译词的字符集合；为每个字符确定对应的字符向量以及为每个初始词确定对应的词向量；基于所述字符以及所述字符对应的字符向量、所述初始词以及所述初始词对应的词向量对初始向量模型进行高效的训练，得到精确的向量模型。
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公开(公告)号：CN116127033A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211682528.2
申请日：2022-12-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/20 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本说明书实施例提供了一种网络违法行为用户的识别方法及对应装置，涉及机器学习技术领域。其中方法包括：获取待识别用户的N1个次对象提供的针对预测问题的回复信息，所述次对象为与所述待识别用户存在预设行为关系的用户，所述N1为大于或等于2的正整数；利用一致性检测模型获取所述N1个次对象提供的回复信息的一致性程度；依据所述一致性程度，确定所述待识别用户是否为网络违法行为用户。通过本申请可以提高识别网络违法行为用户的准确度。
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