[发明专利]一种虚假地址识别方法、装置及设备

说明书

本发明涉及一种虚假地址识别方法、装置及设备，所述方法包括：预先构建地址识别模型，所述地址识别模型包括：语言模型和分类模型；响应于地址识别请求，所述地址识别请求包括待识别地址的名称，生成所述待识别地址的词向量序列；将所述词向量序列输入到所述语言模型中进行特征提取，得到与所述待识别地址对应的特征信息，以及修正信息；将所述特征信息和所述修正信息输入到所述分类模型，得到所述待识别地址的识别结果。本发明通过依次对待识别地址进行预处理、特征提取以及分类输出，得到了待识别地址的识别结果，提高了地址识别的效率和准确率，降低了识别成本。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种虚假地址识别方法、装置及设备。

背景技术

随着电商黄牛日益猖狂，电商平台以及品牌商蒙受的损失越来越大，大部分黄牛使用的手段是下单时收件地址填写一个无法正常派送的虚假地址，待快递员派件时由于虚假地址无法正常派送，黄牛与派件员电话沟通后，让快递员将货物派送到真正的地址，从而达到囤货的目的。黄牛这样做是由于黄牛用于囤货的真实地址有大量同类商品集聚的嫌疑，为防止电商平台将真正用于囤货的地址列入黑名单，黄牛设计出一系列虚假地址来绕过各大电商平台的风控检测。

虚假地址会有一些共性，通过人工大量的标注，利用监督式机器学习是能识别出虚假地址，但由于地址标注需要大量人力物力，而且黄牛会不断设计出新型的虚假地址，所以基于大量人工打标签的监督式学习并不适合电商平台虚假地址识别的场景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种虚假地址识别方法、装置及设备，能够通过无监督训练与有监督训练相结合的方式训练出虚假地址识别模型，并采用该识别模型对待识别的地址进行识别，提高对虚假地址识别的效率和准确率，降低识别成本。

为了解决上述技术问题，第一方面，本发明提供了一种虚假地址识别方法，所述方法包括：

预先构建地址识别模型，所述地址识别模型包括：语言模型和分类模型；

响应于地址识别请求，所述地址识别请求包括待识别地址的名称，对所述待识别地址的名称进行按字分割，生成与每个字相对应的词向量，根据所述待识别地址中各个字的词向量，生成所述待识别地址的词向量序列；

将所述词向量序列输入到所述语言模型中进行特征提取，得到与所述待识别地址对应的特征信息，以及在特征提取过程中对所述待识别地址的修正信息；

将所述特征信息和所述修正信息输入到所述分类模型，得到所述待识别地址的识别结果。

第二方面，本发明提供了一种虚假地址识别装置，所述装置包括：

识别模型构建模块，用于预先构建地址识别模型，所述地址识别模型包括：语言模型和分类模型；

词向量生成模块，用于响应于地址识别请求，所述地址识别请求包括待识别地址的名称，对所述待识别地址的名称进行按字分割，生成与每个字相对应的词向量，根据所述待识别地址中各个字的词向量，生成所述待识别地址的词向量序列；

特征提取模块，用于将所述词向量序列输入到所述语言模型中进行特征提取，得到与所述待识别地址对应的特征信息，以及在特征提取过程中对所述待识别地址的修正信息；

分类识别模块，用于将所述特征信息和所述修正信息输入到所述分类模型，得到所述待识别地址的识别结果。

第三方面，本发明实施例提供了一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的虚假地址识别方法。