[发明专利]一种信用证条款的识别方法及装置在审

专利信息
申请号: 202210110547.1 申请日: 2022-01-29
公开(公告)号: CN114443848A 公开(公告)日: 2022-05-06
发明(设计)人: 王如萍 申请(专利权)人: 中国建设银行股份有限公司
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06F40/30;G06Q40/02
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 刘醒晗
地址: 100033 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 信用证 条款 识别 方法 装置
【说明书】:

发明公开了一种信用证条款的识别方法及装置,适用于人工智能技术领域,用以提高信用证条款的识别信息的准确性。该方法包括:获取信用证条款的语义单元;确定语义单元对应的标签,标签包括语义单元对应的正例标签和负例标签,正例标签用于指示允许作为识别信息的语义单元,负例标签用于指示不允许作为识别信息的语义单元;根据标签确定信用证条款的识别信息,识别信息包括正例标签对应的语义单元且不包括负例标签对应的语义单元。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种信用证条款的识别方法及装置。

背景技术

信用证,是指银行根据进口人(买方)的请求,开给出口人(卖方)的一种保证承担支付货款责任的书面凭证,信用证一般包括多项信用证条款,信用证条款用于描述与该信用证相关的各种信息。在信用证的使用过程中,如果要正确解析信用证条款的内容,首先需要正确识别该信用证条款的命名实体。

现有技术中,识别信用证条款的命名实体的方法主要有三种,第一种方法是将信用证条款中的每个单词(或字)和名称词典中的单词(或字)匹配,从而确定信用证条款的命名实体;第二种方法是通过双向长短时记忆模型(Bidirectional Long Short-TermMemory,BiLSTM)和条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)训练得到每个单词(或字)属于相应标签的得分,从而确定信用证条款的命名实体;第三种方法是结合上述两种方法确定信用证条款的命名实体。采用上述方法,名称词典中的单词(或字)的特征不充分,因此确定的信用证条款的命名实体的准确性太低。

发明内容

本申请提供了一种信用证条款的识别方法及装置,用以提高信用证条款的识别信息的准确性。

第一方面,本申请提供了一种信用证条款的识别方法,该方法包括:获取信用证条款的语义单元;确定语义单元对应的标签,标签包括语义单元对应的正例标签和负例标签,正例标签用于指示允许作为识别信息的语义单元,负例标签用于指示不允许作为识别信息的语义单元;根据标签确定信用证条款的识别信息,识别信息包括正例标签对应的语义单元且不包括负例标签对应的语义单元。

采用该方法,信用证条款的识别装置可以根据信用证条款的语义单元和正例标签确定允许作为识别信息的语义单元,还可以根据信用证条款的语义单元和负例标签确定不允许作为识别信息的语义单元,能够提高信用证条款的识别信息的准确性。

在一种可能的设计中,该方法还包括:识别信息不包括与负例标签对应的语义单元相邻的语义单元。

在一种可能的设计中,确定语义单元对应的标签,包括:根据语义单元查找标签对应表,确定语义单元对应的标签,标签对应表包括语义单元与标签之间的对应关系。

采用该设计,能够提高信用证条款的识别装置识别信用证条款的识别信息的效率。

在一种可能的设计中,确定语义单元对应的标签,包括:根据同一个语义单元对应的至少两个人工标注的备选标签,确定相似度值;根据相似度值根据备选标签确定语义单元的标签。

采用该设计,能够提高信用证条款的识别装置确定的标签的准确性。

在一种可能的设计中,该方法还包括:获取多个信用证条款的语义单元和识别信息,每个识别信息包括正例标签对应的语义单元且不包括负例标签对应的语义单元;根据多个信用证条款的语义单元和识别信息确定识别模型,识别模型用于根据信用证条款的语义单元确定信用证条款的识别信息。

在一种可能的设计中,根据多个信用证条款的语音语义单元和识别信息确定识别模型,包括:根据多个信用证条款的语义单元和识别信息,确定每个语义单元对应的标签作为识别信息的概率,概率用于确定信用证条款的语义单元对应的信用证条款的识别信息。

第二方面,本申请还提供了一种信用证条款的识别装置,该装置包括:

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