[发明专利]信息处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

接收订单数据是否为信誉单的校验规则；

将所述校验规则由自然语言转换为可执行规则语句；

采用已训练的分类模型以及所述可执行规则语句对历史订单数据的校验结果，校验所述可执行规则语句；

对待验证订单的订单数据执行所述可执行规则语句，输出所述待验证订单的校验结果。

2.如权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述将所述校验规则由自然语言转换为可执行规则语句包括：

自所述校验规则提取可执行规则语句的处理对象文本以及运算文本；

根据可执行规则语句映射表，查询所述处理对象文本以及运算文本所映射的处理对象语句字段以及运算语句字段；

根据所述处理对象语句字段以及运算语句字段生成可执行规则语句。

3.如权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述分类模型根据历史订单数据的售后标签数据、聊天标签数据、风控标签数据以及信誉单标签数据进行训练。

4.如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述售后标签数据通过如下步骤获取：

获取历史订单数据的售后数据；

根据售后状态分类算法，确定所述售后数据所属售后分类；

将所述售后分类作为所述历史订单数据的所述售后标签数据。

5.如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述聊天标签数据通过如下步骤获取：

获取历史订单数据关联的聊天记录；

根据自然语言识别技术，识别所述聊天记录的聊天意图、信誉单关键词、聊天异常信息中的一项或多项；

将所述聊天记录的聊天意图、信誉单关键词、聊天异常信息中的一项或多项作为所述历史订单数据的所述聊天标签数据。

6.如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述风控标签数据通过如下步骤获取：

获取历史订单数据的交易数据、资金数据、物流数据中的一项或多项；

根据经训练的风控模型，确定所述交易数据、资金数据、物流数据中的一项或多项所属风险分类；

将所述风险分类作为所述历史订单数据的所述风控标签数据。

7.如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述分类模型为决策树模型。

8.如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述采用已训练的分类模型以及所述可执行规则语句对历史订单数据的校验结果，校验所述可执行规则语句包括：

将多个历史订单数据输入已训练的分类模型，获得所述分类模型输出的分类结果；

将所述多个历史订单数据输入可执行规则语句，获得所述可执行规则语句输出的校验结果；

所述分类结果与所述校验结果相一致的数量与所述多个历史订单的总数量的比例大于设定校验阈值时，确定所述可执行规则语句通过校验。

9.如权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述校验规则包括规则阈值，所述规则阈值经由用户设定。

10.如权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述校验规则包括规则阈值，所述规则阈值根据已训练的分类模型以及所述可执行规则语句对历史订单数据的校验结果确定。

11.如权利要求10所述的信息处理方法，其特征在于，所述规则阈值根据如下步骤确定：

将多个历史订单数据输入已训练的分类模型，获得所述分类模型输出的分类结果；

对每一候选规则阈值，将所述多个历史订单数据输入可执行规则语句，获得所述可执行规则语句输出的校验结果；

所述分类结果与所述校验结果相一致的数量与所述多个历史订单的总数量的比例最大的候选规则阈值，作为所述规则阈值。