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[发明专利]一种结合抽取与分类任务的资管事件抽取方法及系统-CN202310522765.0在审
发明人：周熠;宋健恒;李春晓;王可心;秦久芳;任君翔 -专利权人：太平洋资产管理有限责任公司;中国太平洋保险（集团）股份有限公司;上海交通大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种结合抽取与分类任务的资管事件抽取方法及系统，方法包括以下步骤：对输入文档进行预处理，得到处理后文档；基于生成模型对处理后文档进行抽取论元处理，得到事件抽取论元结果；基于知识增强模型对事件抽取论元结果进行处理，得到事件分类论元结果；基于事件抽取论元结果和事件分类论元结果对处理后文档进行处理，得到事件抽取结果。本申请能够同时处理事件中的抽取论元与分类论元，给事件模板的定义带来更大的灵活性，以适用于更广阔的应用场景。并且由于应用生成模型，能够很好的解决实体重叠的问题。
一种结合抽取分类任务事件方法系统

[发明专利]命名实体的识别方法和装置、电子设备、存储介质-CN202310506468.7在审
发明人：李春晓;安承昊;周熠;李秉千;夏杨;任君翔 -专利权人：太平洋资产管理有限责任公司;中国太平洋保险（集团）股份有限公司;上海交通大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种命名实体的识别方法和装置、电子设备、存储介质。所述方法包括：获取待处理文本的初始标注结果；根据所述初始标注结果，从所述待处理文本中选取与参考词满足设定语法条件的词，所述参考词包括至少一种类别标签所标注的第一实体和/或所述类别标签对应的关键词；将所选取的词与所述参考词进行合并，并根据所述类别标签对合并结果进行标注，得到第二实体；对所述第一实体和第二实体进行过滤，得到目标标注结果。通过将待处理文本中的参考词与满足设备语法条件的词进行合并，并标注与参考词相同的类别标签，可以识别出词典中未定义以及基于规则无法识别的命名实体，提高命名实体识别的召回率。
命名实体识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于时序卷积和图神经网络的股票收益排序系统-CN202210904610.9在审
发明人：陈海健;王韫博;高思宇;尚昆;戴嵩;李文逍;徐伟;仇凌枫;王磊;史春奇;王梦寒;查璐琰 -专利权人：上海交通大学;中国太平洋保险（集团）股份有限公司;长江养老保险股份有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供基于时序卷积和图神经网络的股票收益排序系统，包括：交易数据预处理模块，其以若干个股票作为输入，输出由归一化的股票样本数据，股票样本数据包括交易特征数据张量、真实收益率张量和插值旗标张量；基于时序卷积和图神经网络的股票收益预测模块，其以所述股票交易特征数据张量和插值旗标张量为输入，输出预测收益率张量。本发明以多尺度的时序卷积方法挖掘并整合股票的长期和短期的依赖关系；以插值方法和插值旗标在最大化利用已有的股票数据的同时，实现对交易日上不连续的交易数据的建模，更好地适应现实市场环境中经常出现的股票停牌现象，缓解现有停牌插值方法给模型学习带来的困难，使得系统在真实场景中具有更强的鲁棒性。
一种基于时序卷积神经网络股票收益排序系统

[发明专利]一种多技术融合的智能反爬虫方法及其系统-CN202111595015.3在审
发明人：王有金;罗松 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F21/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种多技术融合的智能反爬虫方法，包括步骤：基于web服务器的历史访问流量，通过检测方法计算得到可疑爬虫对象，可疑爬虫对象至少包括可疑ip/user‑id；根据可疑爬虫对象以及基于web服务器的历史访问记录，建立包含陷阱uri的特征网页，特征网页在非正常用户进行页面访问时将被解析；当可疑爬虫对象访问所述web服务器且所述特征网页被解析时，将可疑爬虫对象作为最终爬虫对象。本发明还提供了一种多技术融合的智能反爬虫系统，包括客户端接收模块、疑似爬虫检测模块、蜜页陷阱服务模块、爬虫判断模块。该方法及系统通过建立包含陷阱uri的特征网页，可以保证最终爬虫对象识别的准确性，本发明功能强大，实用性强，具有极大的商业价值。
一种技术融合智能爬虫方法及其系统

[发明专利]一种模型风险控制平台-CN202111592242.0在审
发明人：丁燕妮;罗松 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型风险控制平台，其用于对全类型模型进行全生命周期的风险管理，至少包括模型开发空间以及模型存档空间，模型开发空间与模型存档空间连接通讯，其中，模型存档空间用于接受来自模型开发空间的数据并将其转化为格式化数据后进行存储，来自模型开发空间的数据至少包括特征数据以及特征图表，本发明更注重于模型的风险管理而不仅仅是数据与模型开发过程，并且不针对模型/数据的类型和种类，侧重于建立自动化模型管理平台以有效开展模型风险管理，提高模型监管效率，可以减少开发/运维的成本，同时也有利于后续公司内部模型的整合、风险传递及迭代分析。
一种模型风险控制平台

[发明专利]一种僵尸网络风险评估方法及装置-CN202111592272.1在审
发明人：李佚蝶 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种了僵尸网络风险评估方法，包括如下步骤：a.将客户数据进行数据清理后分别代入CC模型、深度学习DGA模型以及关系图谱fastflux模型中，并得出输出结果关联域名风险可疑度Pc，域名威胁概率Pd，威胁度概率Pf；b.至少将所述关联域名风险可疑度Pc，所述域名威胁概率Pd，所述威胁度概率Pf以及标记样本y值输入至传统机器学习模型LR中，确定综合威胁评分，所述标记样本y至少通过公开数据样本和企业内部基础安全数据的黑样本确定，在将客户数据代入CC模型之前，至少将所述客户数据进行特征工程处理确定多个衍生变量，所述特征工程处理至少包括beaconing score，横向和纵向UA popularity度的计算。本发明流程简单，使用方便，具有极高的商业价值。
一种僵尸网络风险评估方法装置

[发明专利]一种客户账户的数据合并方法、装置及系统-CN202111595041.6在审
发明人：于天池 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明提供了一种客户账户的数据合并方法，其基于客户账户的数据实现客户唯一ID的建立、账号合并、解绑以及更新，当待整合客户账户数据具备强识别条件且具备弱识别条件时，执行第一操作策略；当待整合客户账户数据具备强识别条件且不具备弱识别条件时，执行第二操作策略；当待整合客户账户数据不具备强识别条件且具备弱识别条件时，执行第三操作策略；当待整合客户账户数据不具备强识别条件且不具备弱识别条件时，执行第四操作策略，本发明还涉及了一种客户账户的数据合并装置及系统，本发明实现了客户唯一ID与业务账户和终端之间的自动匹配，能够较好地适应保险行业的实际情况，本发明流程简单，操作方便，实用性强，具有极高的商业价值。
一种客户账户数据合并方法装置系统

[发明专利]一种适配于多平台实体防火墙的云门户系统及其控制方法-CN202111137042.6在审
发明人：谭小彬;熊亮;邱鹏 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种适配于多平台实体防火墙的云门户系统，其调用所述实体防火墙AP I实现与所述实体防火墙的对接，所述云门户系统包括：云门户应用层(1)，其用以实现一个或多个平台策略审批并划分防火墙网络安全域，基于平台策略匹配相适应地防火墙网络安全域；调用模块(2)，其调用与所述平台相对应的实体防火墙API；其中，所述云门户应用层(1)配合所述调用模块(2)实现一个或多个平台的实体防火墙的对接与统一管理。本发明结构简单、使用方便、功能强大，能够大大减少人力物力成本，减少层层审批所需的时间，从而提升工作效率。
一种平台实体防火墙云门系统及其控制方法

[发明专利]一种在联邦学习中评估各参与方数据价值的控制方法及装置-CN202111137154.1在审
发明人：黄文韬 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种在联邦学习中评估各参与方数据价值的控制方法，包括如下步骤：a.确定其中一个参与方以不同顺序加入联合模型的数学期望V；b.确定参与方加入联合模型的所有梯度的贡献分值总和W；c.基于数学期望V以及贡献分值总和W确定所述参与方数据价值；d.重复执行步骤a至步骤c，直至确定所有参与方的数据价值。本发明综合考虑影响各参与方数据贡献的两个角度：各参与方数据实际价值和边际效应对各参与方贡献的影响，能够更公正地衡量各参与方的数据贡献。同时考虑了各参与方数据维度或数量不同的问题，根据抽样统计学的思路，不断更新各参与方在不同顺序进入联合模型的概率。本发明流程简单，使用方便，功能强大，具有极高的价值。
一种联邦学习评估参与数据价值控制方法装置

[发明专利]面向车险用户的智能化换车预测方法-CN202110851738.9在审
发明人：邱卫东;黄征;崔海名;来春蕾;代德发;鲁静文;唐鹏;徐源;李昕朋;陆尔东;徐春雷 -专利权人：上海交通大学;中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：一种面向车险用户的智能化换车预测系统及方法，该系统包括：数据处理模块、离线训练模块以及在线预测模块，数据处理模块根据用户车险保单信息，进行数据筛选和数据标注处理并输出用户是否换车及更换车型结果，离线训练模块根据用户车险保单及标注信息，进行机器学习模型训练并输出预测模型，在线预测模块根据新的用户保单信息及预测模型，进行用户是否换车以及更换指定车型预测，输出用户是否换车以及是否更换指定车型。本发明根据历史用户车险保单数据中前后年份保单中投保车辆是否一致来标注用户是否换车以及所更换的车型，筛选用户相关特征集以训练机器学习以及深度学习模型，完成用户是否换车以及是否更换指定车型的精准预测。
面向车险用户智能化换车预测方法

[发明专利]一种O2O智能匹配算法及装置-CN201911224580.1在审
发明人：朱丙坤;林砺;何雪海;沈海先 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种O2O智能匹配算法，其用于实现线上客户需求与线下服务资源的智能对接，包括如下步骤：a.获取潜在对象数据；b.基于潜在对象数据分配与所述潜在对象数据匹配概率最高的服务人员给所述潜在对象数据。本发明通过获取潜在对象数据，并基于潜在对象数据分配与所述潜在对象数据匹配概率最高的服务人员给所述潜在对象数据，利用大数据分析技术建立保险用户与保险营销员画像，研究多模型融合的智能匹配模式，实现了线上客户需求与线下服务资源的智能对接，并通过人工智能技术为线下营销员团队提供如AI陪练、AI知识问答等专业服务工具，提高专业服务水平和保险购买体验。本发明操作简单、使用方便，具有极高的商业价值。
一种 o2o 智能匹配算法装置

[发明专利]一种基于含属性的多进程采样图表示学习模型的用户参考指数算法-CN201911224227.3在审
发明人：沈海先;张建辉;朱丙坤;何雪海 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于含属性的多进程采样图表示学习模型的用户参考指数算法，包括：a.构建用户关系网络图，其中，每个图节点为一个用户对象；b.对用户关系网络图的节点进行采样，生成节点序列；c.基于节点序列将节点生成低维向量；d.基于低维向量计算所述节点对应的用户参考指数。发明使用了基于用户多维度属性的深度学习模型，对数亿级别保单数据进行模型学习，对用户进行划分不同的客户群体，根据每个客群的风险评估得分，划分出骗保可能性最高的客户，从而对用户进行保险反欺诈识别，相比于传统风险预估模型效果和性能都有很大提升。本发明操作简单、使用方便、高效精确、识别度高，可以精准的识别出高风险的客户，具有极高的商业价值。
一种基于属性进程采样图表学习模型用户参考指数算法

[发明专利]一种智能交互培训系统-CN201911221001.8在审
发明人：朱丙坤;林砺;张建辉;卢凌云;沈海先;何雪海;毛国庆;覃亚芬 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能交互培训系统，包括：虚拟场景引擎(1)，其用于进行实务场景模拟并展现所述模拟实务场景；自然语言处理引擎(2)，其用于对所述模拟实务场景中接收到的自然语言信息进行处理；多模态情感分析引擎(3)，其用于对所述模拟实务场景中接收到的培训输入信息进行建模分析；多维度智能剖析引擎(4)，其与所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎相通讯，并基于所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎的输出结果对培训内容进行分析。本发明利用自然语言处理和计算机视觉技术，能够判断被陪练者表情、微表情、声纹、语义等，进行多维度打分、综合给出陪练结果。本发明使用方便、操作简单、具有极高的商业价值。
一种智能交互培训系统

[发明专利]一种机器人对话系统中生成意图候选集列表集合的算法及装置-CN201911224472.4在审
发明人：谭明;张建辉;袁亚洲;刁玉贤 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器人对话系统中生成意图候选集列表集合的算法，用于基于用户输入信息生成与所述机器人对话系统对应的意图候选集列表集合，包括如下步骤：a.对所述用户输入信息进行单字分词处理，并生成字维度序列；b.对所述用户输入信息进行语句分词处理，并生成词维度序列；c.将所述字维度序列以及所述词维度序列合并为混合维度序列；d.对所述混合维度序列进行分组处理，并至少分为高词频组HF、低词频组LF；e.基于所述高词频组HF、所述低词频组LF在意图库中进行检索，并确定检索匹配结果；f.将检索匹配结果作为所述意图候选集列表集合。本发明使用方便，意图识别能力强大，具有极高的商业价值。
一种机器人对话系统生成意图候选列表集合算法装置

[发明专利]一种基于多维度向量化编码的文本相似度计算方法及装置-CN201911224993.X在审
发明人：谭明;张建辉;袁亚洲;刁玉贤;余雯婧;高依舟 -专利权人： 中国太平洋保险（集团）股份有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维度向量化编码的文本相似度计算方法，包括：a.对第一目标文本进行多维度语义特征处理构建四种与第一目标文本相匹配的Embedding向量，所述Embedding向量包括S1、S2、S3以及S4；b.基于输出向量U以及权重向量WeightingU确定用以评价四种Embedding向量加权关系的Attention向量SelfAttentionU；c.基于四种Embedding向量以及Attention向量SelfAttentionU确定第一目标文本的多维度向量X；d.对第二目标文本重复执行步骤a至c，确定第二目标文本的多维度向量Y；e.基于皮尔森相关系数确定X与Y的相似性。本方法在相似度模型训练时，对多个向量进行加权，权重作为模型需要学习的参数，通过深度学习算法对文本进行编码建模，从而寻找最优参数。本发明使用方便，功能强大，计算精确，具有极高的商业价值。
一种基于多维量化编码文本相似计算方法装置

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