非法集资的识别方法和装置、存储介质、电子装置

    公开(公告)号:CN111709841A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010357155.6

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 本申请公开了一种非法集资的识别方法和装置、存储介质、电子装置。其中,该方法包括:获取第一对象的第一信息,第一信息包括第一对象在多个维度的特征信息,第一对象为存在虚拟资源的收集行为的对象;将第一信息转换为第一向量,第一向量包括多个子向量,多个子向量中的每个子向量用于表示第一信息中的一个维度的特征信息,多个子向量中任意两个子向量表示的特征信息的维度不同;将第一向量输入第一模型,并通过第一模型识别出第一对象的虚拟资源的收集行为是否为非法集资行为,其中,第一模型是使用第二信息进行训练得到的。本申请解决了检测非法集资行为的识别效率较低的技术问题。

    企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114819432B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202110065882.X

    申请日:2021-01-18

    Abstract: 本发明实施例涉及一种企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取待进行非法集资风险预测的目标企业的企业数据;对所述企业数据进行特征提取,得到所述目标企业的企业特征;将所述企业特征输入至至少一个已训练的非法集资风险预测模型,得到至少一个所述目标企业非法集资的风险概率;根据至少一个所述目标企业非法集资的风险概率确定所述目标企业是否存在非法集资风险。由此,可以提高对企业非法集资风险进行预测的预测结果的准确性。

    非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114817485B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202110078586.3

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明实施例涉及一种非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取多个待进行非法集资线索识别的目标文本数据;基于预设的线索特征规则库从多个所述目标文本数据中确定疑似非法集资线索数据;将所述疑似非法集资线索数据输入至至少一个已训练的非法集资线索分类模型,得到至少一个预测参数;依据所述疑似非法集资线索数据与所述疑似非法集资线索数据对应的至少一个所述预测参数构建非法集资线索数据库。由此,可以提高从海量互联网数据中筛选非法集资线索数据的效率,以及提高最终筛选出的非法集资线索数据的准确性、全面性。

    实体识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114861661A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202110077227.6

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本申请涉及一种实体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取非法集资线索数据;确定与非法集资线索数据对应的字向量序列;利用预先训练得到的BiLSTM‑CRF模型对字向量序列进行推理,得到与非法集资线索数据对应的标签序列;从标签序列中提取属于实体标签的目标标签,并将目标标签对应的数据作为非法集资线索数据中的非法集资线索实体。可见,采用本申请的技术方案实现了对非法集资线索实体的自动识别,不仅识别效率高,且可以做到实时识别。

    一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

    公开(公告)号:CN113076422B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202110406469.5

    申请日:2021-04-15

    Abstract: 本发明涉及社交事件检测技术领域,且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法,包括以下步骤:S1:提取消息,将社交信息中的消息提取出来,然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点;S2:添加节点边,根据社交信息添加节点之间的边;S3:预训练阶段,使用图神经网络学习消息的表征,对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起,以获取更多的知识,能够应对持续的社交检测事件,并使用动态社交流扩展其知识,可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测,有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。

    一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法

    公开(公告)号:CN113076422A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110406469.5

    申请日:2021-04-15

    Abstract: 本发明涉及社交事件检测技术领域,且公开了一种基于联邦图神经网络的多语种社交事件检测方法,包括以下步骤:S1:提取消息,将社交信息中的消息提取出来,然后将和消息有关的消息也提取出来当作异构图中的节点;S2:添加节点边,根据社交信息添加节点之间的边;S3:预训练阶段,使用图神经网络学习消息的表征,对消息图进行初始化并且初始化模型。本发明将社会信息中丰富的语义和结构信息融合在一起,以获取更多的知识,能够应对持续的社交检测事件,并使用动态社交流扩展其知识,可以实现不同语言模态数据环境下高准确性的事件检测,有效缓解了少样本的小语种事件检测难题。

Patent Agency Ranking