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公开(公告)号：CN118132680B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410545207.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F40/247 , G06F40/284 , G16H50/70 , G06N5/022
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于医疗知识库的查询处理方法和装置，其中，医疗知识库包括知识图谱，知识图谱中的节点包括标准词节点和词条节点，各词条节点具有对应子图作为其词条索引。方法包括：从查询请求中提取若干医学术语；基于若干医学术语，查询知识图谱，获得关联词查询结果和词条查询结果，关联词查询结果至少包括查询到的标准词节点，词条查询结果包括若干备选词条节点；根据关联词查询结果，确定查询请求与若干备选词条节点各自对应的子图的相关性得分；根据相关性得分，确定出目标词条，将对应的词条内容归入查询处理结果。能够提升查询到的词条的准确率。
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公开(公告)号：CN118095450B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410521286.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/045 , G06N5/046 , G06N5/02 , G06F40/295 , G06F16/36
Abstract: 本说明书提供了一种基于知识图谱的医疗LLM模型推理方法及相关设备。知识图谱包含多个节点和连接节点的边，节点代表实体，边代表实体之间的关系。该方法包括：获取用户输入的目标文本，确定目标文本中是否包含与知识图谱中的节点对应的实体；如果是，则在知识图谱中查找出与所述实体相关的子图；获取保存的用户在所述目标文本之前输入的历史文本，并基于历史文本中包含的用户信息，对子图中包含的属性与所述用户信息不匹配的边进行裁剪，得到目标子图；根据目标子图和目标文本构建提示词，并将所述提示词输入至第一LLM模型中，由所述第一LLM模型基于所述提示词执行逻辑推理，并输出与所述目标文本对应的推理结果。
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公开(公告)号：CN117520927B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202410014918.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/09
Abstract: 本说明书实施例提供一种检测异常账户的方法和装置，方法包括：从目标图谱中提取目标账户对应的目标节点和其邻居节点构成的目标子图；将目标子图输入图神经网络模型，得到目标节点的节点表征向量；获取目标节点在目标图谱中对应的图结构特征的特征值；图结构特征包括节点特征和关系特征；节点特征用于反映目标节点在目标图谱中的重要程度或其归属子图的稠密程度，关系特征用于反映目标节点与目标图谱中的其他节点之间的相关性；将节点表征向量和特征值输入分类模型，得到目标账户是否属于异常账户的检测结果。该方法能够提升检测异常账户的准确率。
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公开(公告)号：CN117808597A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410211543.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例涉及一种生成风险规则的方法及装置，所述方法包括：首先，从预先形成的与交易相关的知识图谱中采样出多个目标节点对，任一目标节点对的两个节点所代表的用户和/或交易之间具有特定的风险类别。然后，生成符合目标规则范式的多个候选风险规则，其中包括属性规则范式，用于定义基于头节点和/或尾节点的属性值的约束规则。接下来，对于任一目标节点对，将所述多个候选风险规则应用于所述目标节点对，得到各个候选风险规则是否命中所述目标节点对的匹配结果集。最后，基于所述匹配结果集，从所述多个候选风险规则中选择若干目标风险规则，用于判断待预测的两个节点所代表的用户和/或交易之间是否具有所述风险类别。
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公开(公告)号：CN117077792A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311325368.0
申请日：2023-10-12
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基于知识图谱生成提示数据的方法及装置。在该方法中，可以通过多种方式获取相互匹配的推理规则和实例子图，实例子图来自知识图谱，知识图谱中包含隐私数据。推理规则包括推理条件和推理结果。基于该推理规则构建问答模板，问答模板包括问题模板和答案模板，答案模板包括原因模板和结果模板。问题模板和结果模板通过对推理规则中的推理结果进行文本转换得到，原因模板通过对推理规则中的推理条件进行文本转换得到。基于问答模板和实例子图的结合可以生成目标文本，该目标文本则包括问题文本和答案文本，答案文本包括原因文本和结果文本。该目标文本作为提示数据可以用于调整语言模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113886605B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111243147.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F16/353 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供了一种知识图谱处理方法和系统，方法包括：基于目标业务域涉及的一个或多个实体类型从共享知识图谱中选取若干节点及其边，得到目标子图谱；所述共享知识图谱基于一个或多个业务域的知识图谱融合得到；对所述目标子图谱进行处理，以提取一种或多种图谱特征，所述图谱特征包括以下中的部分或全部：节点表征向量、边表征向量、图结构特征、图谱中文本信息的语义特征、图谱规则特征；将所述图谱特征提供给目标业务域的目标数据处理任务；其中，所述图谱特征用于与任务定制化特征一同作为所述目标数据处理任务的输入特征，以实现目标数据处理任务。
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公开(公告)号：CN118152590B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410564986.9
申请日：2024-05-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N5/022
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于文本语料生成医疗知识图谱的方法及装置，在基于文本语料构建知识图谱时，可以将知识图谱的数据获取过程分为开放式抽取和对齐两个阶段。具体而言，先由大模型从原始文本语料中开放式抽取实体词及相应的实体类型，还根据所抽取的实体词和实体类型提取相应连接关系。之后，再按照预先定义的实体模式和连接模式进行实体和关系的对齐，并根据对齐结果构建知识图谱。如此，可以提高知识图谱构建的全面性和有效性。
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公开(公告)号：CN117808597B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410211543.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例涉及一种生成风险规则的方法及装置，所述方法包括：首先，从预先形成的与交易相关的知识图谱中采样出多个目标节点对，任一目标节点对的两个节点所代表的用户和/或交易之间具有特定的风险类别。然后，生成符合目标规则范式的多个候选风险规则，其中包括属性规则范式，用于定义基于头节点和/或尾节点的属性值的约束规则。接下来，对于任一目标节点对，将所述多个候选风险规则应用于所述目标节点对，得到各个候选风险规则是否命中所述目标节点对的匹配结果集。最后，基于所述匹配结果集，从所述多个候选风险规则中选择若干目标风险规则，用于判断待预测的两个节点所代表的用户和/或交易之间是否具有所述风险类别。
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公开(公告)号：CN118114675A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410533245.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N5/04 , G06F16/36 , G06N5/022
Abstract: 本申请一个或多个实施例提供一种基于大语言模型的医疗命名实体识别方法和装置，该方法包括：由大语言模型在多个不同的第一类提示文本中的各个第一类提示文本的引导下，基于候选实体类别集合对原始文本进行命名实体识别，得到命名实体识别结果；基于命名实体识别结果，确定原始文本中的各个目标命名实体及其对应的至少一个候选实体类别，并将其转化为与目标命名实体对应的至少一个用于指示与命名实体对应的实体类别的观点；获取与目标命名实体的定义相关的知识文本；由大语言模型从知识文本中抽取与各个观点对应的论据，并进一步基于论据，评估各个观点的正确度；将正确度最高的目标观点指示的候选实体类别确定为与目标命名实体对应的实体类别。
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公开(公告)号：CN117235116A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311277511.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/903 , G06F16/901 , G06N5/022
Abstract: 本说明书实施例提供一种图查询处理方法和装置，方法包括：接收查询请求，从中解析得到目标节点的标识数据，以及针对目标节点的匹配条件；根据标识数据，从知识图谱的图谱数据中，提取目标节点对应的目标子图的第一子图数据；根据匹配条件，读取预先定义的匹配条件对应的规则子图的第二子图数据；规则子图包含目标节点；对第一子图数据和第二子图数据分别进行泛化处理，得到第一泛化图数据和第二泛化图数据；对第一泛化图数据和第二泛化图数据进行匹配处理，得到二者是否匹配的匹配结果，匹配结果用于确定查询请求的查询结果。能够减小图查询处理的计算复杂度，大幅降低计算耗时。
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