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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]基于新闻分类确定主体风险的方法、系统-CN202310311168.3在审
发明人：武悦娇;任君翔;宋瑞林;夏杨;秦久芳;吴雨芊 -专利权人：太平洋资产管理有限责任公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于新闻分类确定主体风险的方法、系统、设备、存储介质。基于新闻分类确定主体风险的方法，包括：确定不同初始类别的新闻的分布离散程度；根据所述不同初始类别新闻的分布离散程度生成新类别；基于所述初始类别和所述新类别识别所述新闻中的主体；对所述主体进行预设处理，根据所述预设处理前后的变化确定目标主体。本公开可以实现通过半监督的方式构造分类标签，提高分类准确性，实现人力成本需求低、业务理解程度高、不受分类标签分类任务的限制、不受训练数据标注的范围和任务定义有限性限制，准确识别出主体与新闻事件的强关联性，从而达到业务的目标，提升了用户体验。
基于新闻分类确定主体风险方法系统

[发明专利]一种文本中实体关系的抽取方法及相关装置-CN202211479127.7在审
发明人： 任君翔;武悦娇;成臻 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本中实体关系的抽取方法及相关装置。采用了一种预先训练好的实体关系抽取模型对文本语料中各条文本的实体关系进行抽取。通过多个类型的标签矩阵的负采样结果作为数据标签对模型进行训练，能够极大概率过滤漏标数据对模型提取效果的影响。迭代更新的训练能够令模型逼近高质量标注的大规模语料的准确率效果。解决标注数据不够完备的场景中难以实现准确有效的实体关系提取的问题。将原本标注不够完备的文本语料逐渐完备化标注，避免了大量的标注工作，节省实体关系提取的成本。该方法非常适用于在低资源场景下实现实体的关系抽取。
一种文本实体关系抽取方法相关装置

[发明专利]一种意图匹配度分析模型的训练方法及装置-CN202211116183.4在审
发明人：刘浪;武悦娇;任君翔 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种意图匹配度分析模型的训练方法及装置，方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个样本数据，一条样本数据包括一个文本和一个意图，所述样本数据具有对应的样本意图置信度；将样本数据输入初始模型得到样本数据对应的待定意图置信度；利用所述待定意图置信度与所述样本意图置信度的差异调整所述初始模型得到意图匹配度分析模型，所述意图匹配度分析模型用于分析文本与意图的匹配度。使用本申请公开的方法训练出的意图匹配度分析模型可以分析出文本与意图的匹配度，即使是新的意图也可以通过分析匹配度进行识别，对零意图样本的意图进行分析识别，提高了意图识别的外延性。
一种意图匹配分析模型训练方法装置

[发明专利]一种文本分类方法及相关产品-CN202211063246.4在审
发明人：武悦娇;任君翔;刘浪 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类方法及相关产品。该方法包括：基于当前迭代轮次下的关键词识别模型对文本数据进行关键词抽取，得到文本数据的第一关键词向量；以当前迭代轮次下的关键词识别模型更新当前迭代轮次下的文本分类模型，得到新的文本分类模型；将第一关键词向量输入至新的文本分类模型，得到新的文本分类模型输出的第二关键词向量；以新的文本分类模型继续更新当前迭代轮次下的关键词识别模型，得到下一迭代轮次下的关键词识别模型，循环迭代直至文本分类模型收敛。通过关键词识别模型和文本分类模型之间的协同训练，可使关键词识别模型和文本分类模型之间互相支持，从而提高文本分类效果。
一种文本分类方法相关产品

[发明专利]一种生成风险主体识别模型的方法及装置-CN202211109883.0在审
发明人： 任君翔 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种生成风险主体识别模型的方法及装置，所述方法包括：获取第一识别模型和第一待识别语料；将所述第一待识别语料输入所述第一识别模型，得到第一识别结果；利用所述第一识别结果优化所述第一识别模型，生成第二识别模型，所述第二识别模型用于作为所述第一识别模型返回执行所述风险主体识别模型生成方法。通过先利用简单训练后的模型对待识别语料进行识别，再根据识别结果反向对模型进行优化，为下一次识别提供数据基础。这样，不需要对大规模的语料就可以进行训练，初始成本下降，识别过程中也不需要增加新的训练样本，可以大大减少模型的维护成本，同时，不断迭代也会导致准确率的上升。
一种生成风险主体识别模型方法装置

[发明专利]抽取式保险文档机器阅读理解方法、装置及可读介质-CN202210951328.6在审
发明人：成臻;武悦娇;任君翔 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种抽取式保险文档机器阅读理解方法、装置及计算机可读介质，方法包括步骤：对保险文档进行结构化处理，并输出与所述保险文档对应的篇章集P以及目录结构L；对篇章集P进行编码表示并建立索引I，基于所述索引I计算待回答问句的余弦相似度，返回与所述待回答问句相似度最高的K个保险篇章；对每个篇章进行预测，并对所述对应答案在所述篇章中的起始位置START以及结束位置END进行标注；根据起始位置的概率p(START)和结束位置的概率p(END)进行求和作为该答案片段的置信度，将置信度最高的答案片段作为答案。还提供抽取式保险文档机器阅读理解装置。通过本发明提供的方法，有效提高针对保险文档的机器阅读准确率，实现应用需求。
抽取保险文档机器阅读理解方法装置可读介质

[发明专利]保险术语批量识别方法、装置及计算机可读介质-CN202210952094.7在审
发明人：武悦娇;任君翔;成瑧 -专利权人：太保科技有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请提供了一种保险术语批量识别方法，其对保险场景文本资料进行识别并输出保险术语，包括如下步骤：a.判断保险场景文本资料是否满足字体类型上的差异以及与所述字体类型相对应的位置上的差异，若满足，则将其作为待输入文本；b.基于待输入文本的实体识别模型确定与待输入文本的标题位置相对应的实体识别结果；c.将满足字数要求的所述实体识别结果作为保险术语输出。本申请具备保险条款独特性、基于位置信息实体预判，相对可靠稳定、基于字体的实体判断辅助、基于统计理论的内容修正的特点，具备实体特异性、稳定性、信息丰富、统一、实体存在的独特性的优点，本申请结构简单，使用方便，具有极高的商业价值。
保险术语批量识别方法装置计算机可读介质

[发明专利]大型语料库的高效智能客服方法-CN201811568854.4在审
发明人： 任君翔;李光亚;陈诚 -专利权人：万达信息股份有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种大型语料库的高效智能客服方法。本发明引入基于关键词加权的递归聚类算法对语料库做预分类，基于关键词的加权保留了词库匹配的优势，采用了相似度计算的方式，降低相似度计算的时间复杂度。同时，避免了人工标注和构建词库的成本支出，不存在迁移学习的复杂性和不适配性。在店铺自动售后、市民自动问询、公众号自动回复自动售后问答、市民云自动问询、社交APP自动聊天等人机交互领域均有较好的表现。
大型语料库相似度计算高效智能词库客服加权时间复杂度成本支出人工标注人机交互自动回复语料库预分类构建算法匹配店铺迁移聊天引入保留表现学习

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