一种基于迁移学习的企业失信风险预测方法

    公开(公告)号:CN112348353A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011222448.X

    申请日:2020-11-05

    发明人: 殷昭 王冠中

    IPC分类号: G06Q10/06 G06N20/00

    摘要: 本发明公开一种基于迁移学习的企业失信风险预测方法,涉及数据分析技术领域;获取政务黑名单企业,作为目标变量,通过目标变量获取相应的企业基本信息、企业财政信息及企业历史信息的数据指标并对数据指标进行筛选,针对筛选后数据指标,选取时间节点,划分时间节点之后产生的数据指标为新企业数据,时间节点之前产生的数据指标为旧企业数据,将新企业数据组成新数据指标集合,将旧企业数据组成旧数据指标集合,通过逻辑回归和旧数据指标集合对新数据指标集合进行预测得到迁移指标,将迁移指标与新数据指标集合合并形成训练指标集合,利用逻辑回归对训练指标集合进行训练得到企业失信风险预测模型,利用企业失信风险预测模型预测企业失信概率。

    一种基于人工智能交互的数据集成任务构建装置

    公开(公告)号:CN118193854B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410605493.5

    申请日:2024-05-16

    摘要: 本发明公开一种基于人工智能交互的数据集成任务构建装置,涉及智能问答技术领域。为了解决传统数据集成实施工作复杂度高、维护成本高的问题,采用方案包括:web端对话页面、任务构建引擎与任务执行引擎,其中:web端对话页面提供可视化页面,用户通过可视化页面输入数据集成的需求、与后续问询进行交互、并查看最终构建的数据集成任务;任务构建引擎智能识别用户对话信息,提取任务配置项,校验配置项合法性并对不合法的配置项提供相似度选项,引导用户正确构建数据集成任务;任务执行引擎执行已构建的数据集成任务。本发明能够对用户的个性化需求进行目标导向式交互对话,引导用户按步骤构建任务,提高数据的利用率。

    一种基于人工智能交互的数据集成任务构建装置

    公开(公告)号:CN118193854A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410605493.5

    申请日:2024-05-16

    摘要: 本发明公开一种基于人工智能交互的数据集成任务构建装置,涉及智能问答技术领域。为了解决传统数据集成实施工作复杂度高、维护成本高的问题,采用方案包括:web端对话页面、任务构建引擎与任务执行引擎,其中:web端对话页面提供可视化页面,用户通过可视化页面输入数据集成的需求、与后续问询进行交互、并查看最终构建的数据集成任务;任务构建引擎智能识别用户对话信息,提取任务配置项,校验配置项合法性并对不合法的配置项提供相似度选项,引导用户正确构建数据集成任务;任务执行引擎执行已构建的数据集成任务。本发明能够对用户的个性化需求进行目标导向式交互对话,引导用户按步骤构建任务,提高数据的利用率。

    一种多地址匹配方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118585599A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410706600.3

    申请日:2024-06-03

    IPC分类号: G06F16/29 G06F18/22

    摘要: 本发明特别涉及一种多地址匹配方法。该多地址匹配方法,将注册地址输入NER模型得到12级标签,根据不同层次的POI信息进行分层筛选,并分层计算与已注册地址数据的加权相似度;若每层的加权相似度超过相似度阈值,则计算下一层的加权相似度,若第三层加权相似度仍超过自定义阈值,则采用莱温斯坦比来计算相似度;若相似度超过相似度阈值,则认为注册地址是与数据库中保存的已注册地址数据相同的重复地址,企业或组织输入的注册地址无效。该多地址匹配方法,同时吸取了人工智能和统计相似度计算的优势,具有流程简单、易于部署、匹配精确度高的特点。

    一种基于大语言模型的应用程序生成方法及装置

    公开(公告)号:CN118092908B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410458660.8

    申请日:2024-04-17

    IPC分类号: G06F8/36 G06F8/20

    摘要: 本发明公开一种基于大语言模型的应用程序生成方法及装置,涉及应用开发技术领域。针对用户对于低代码平台需要重新学习和对于复杂设计过程步骤繁琐的问题,方法包括:定义表单生成规范和组件生成规范;利用符合规范的微调数据集对大语言模型进行微调,从而得到具有结构设计能力的结构设计模型和具有表单设计能力的表单设计模型;利用结构设计模型和表单设计模型对用户的系统功能需求描述进行语义分析,并将需求描述转换为符合生成规范的数据结构;利用低代码生成器将符合生成规范的数据转换为真实表单和组件,从而生成可使用的应用程序。本发明可以有效节省人力成本。

    一种基于大语言模型的应用程序生成方法及装置

    公开(公告)号:CN118092908A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410458660.8

    申请日:2024-04-17

    IPC分类号: G06F8/36 G06F8/20

    摘要: 本发明公开一种基于大语言模型的应用程序生成方法及装置,涉及应用开发技术领域。针对用户对于低代码平台需要重新学习和对于复杂设计过程步骤繁琐的问题,方法包括:定义表单生成规范和组件生成规范;利用符合规范的微调数据集对大语言模型进行微调,从而得到具有结构设计能力的结构设计模型和具有表单设计能力的表单设计模型;利用结构设计模型和表单设计模型对用户的系统功能需求描述进行语义分析,并将需求描述转换为符合生成规范的数据结构;利用低代码生成器将符合生成规范的数据转换为真实表单和组件,从而生成可使用的应用程序。本发明可以有效节省人力成本。

    一种进行垂直领域知识库问答的方法及装置

    公开(公告)号:CN117312510A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311212330.2

    申请日:2023-09-20

    摘要: 本发明公开一种进行垂直领域知识库问答的方法及装置,涉及智能问答技术领域;获取NLP模型基座;构建垂直领域知识库:将垂直领域知识的数据分类为无标注数据和有标注数据,所述无标注数据包括垂直领域内法律法规条文、入职手册和工作操作手册,所述有标注数据包括垂直领域内业务流程中常见的问答对,分别将无标注数据和有标注数据存储至文档中,构建垂直领域知识库;获取当前垂直领域的问题;根据当前垂直领域的问题,获取依赖知识库回答当前问题所需知识;构建提问NLP模型所需的prompt,将prompt作为入参传递给NLP模型,通过NLP模型对当前垂直领域的问题进行解答。