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公开(公告)号：CN117953515A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410194721.4
申请日：2024-02-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V30/19 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质和电子设备，图像分割模型包括图像编码器、文本编码器、解码器。先获取样本图像、样本指代文本及标签。再通过文本编码器确定不同尺度的文本特征，并通过图像编码器确定每个尺度的文本特征对应的图像特征。之后，将每个尺度的文本特征与对应尺度的图像特征进行融合。接着，通过解码器及各尺度的融合特征，得到预测分割结果，根据预测分割结果及标签，对图像分割模型进行训练。也就是说，通过获取图像及文本的不同尺度的特征，捕获了更多特征，并且，通过将同尺度的图像特征与文本特征融合，使得不同模态的特征进行信息交互，提高了图像分割模型输出的预测分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117575610A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311633503.8
申请日：2023-11-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06F40/216 , G06N3/045 , G06F18/23213
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种批量风险的识别方法及装置，首先获取预设时间段内用于进行批量风险识别的投诉信息，然后对投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息，最后，当批量风险对应的投诉信息中的文本长度大于或等于预设的文本长度阈值时，将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每种批量风险的风险描述信息。
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公开(公告)号：CN115730233B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211338452.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/04 , G06N3/0464 , G06Q30/0282
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理方法、装置、可读存储介质以及电子设备，通过将获取到的用户数据输入到包含风险识别层和辅助识别层的分类模型中，得到风险识别层输出的该用户数据对应的风险类型，以及该辅助识别层输出的该投诉数据满足的风险条件，再根据确定出的风险类型和风险条件，确定该投诉数据对应的处理结果。本说明书中的数据处理方法，不仅能准确确定投诉数据对应的风险类型，还能给出该投诉数据满足的风险条件，以对得到的风险类型进行解释，提高了数据处理的准确率。
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公开(公告)号：CN116091004A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310164788.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q40/04 , G06Q30/016 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F18/214
Abstract: 本说明书公开了一种举报信息处理方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的举报信息处理方法中，接收用户提交的举报信息；将所述举报信息输入预先训练的识别模型中，通过所述识别模型识别所述举报信息包含的业务要素；根据预设的必要要素以及所述举报信息包含的业务要素，确定所述举报信息缺失的必要要素；根据所述举报信息缺失的必要要素，向所述用户发送提示消息，使所述用户基于所述举报信息缺失的必要要素，对所述举报信息进行补充；将所述用户补充的补充信息以及所述举报信息，发送至审理设备，使所述审理设备根据所述补充信息以及所述举报信息进行举报审理。
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公开(公告)号：CN115758141A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211400826.8
申请日：2022-11-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练和业务风控的方法及装置，可以获取用户在历史上执行业务时的投诉文本信息和业务数据，以及风控规则，而后，将投诉文本信息输入到业务模型中的第一编码层，以及将业务数据输入到该业务模型中的第二编码层，并基于该第一编码层以及第二编码层输出的结果，对业务模型进行第一训练，进而，将投诉文本信息输入到训练后的第一编码层，以及将风控规则输入到第三编码层，并基于训练后的第一编码层以及第三编码层输出的结果，对业务模型进行第二训练，最后，将投诉文本信息、业务数据以及风控规则输入到业务模型中，对业务模型整体性地进行训练，进而提高了为用户进行业务风控的效率以及准确性，保护用户的隐私数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115730233A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211338452.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/04 , G06N3/0464 , G06Q30/0282
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理方法、装置、可读存储介质以及电子设备，通过将获取到的用户数据输入到包含风险识别层和辅助识别层的分类模型中，得到风险识别层输出的该用户数据对应的风险类型，以及该辅助识别层输出的该投诉数据满足的风险条件，再根据确定出的风险类型和风险条件，确定该投诉数据对应的处理结果。本说明书中的数据处理方法，不仅能准确确定投诉数据对应的风险类型，还能给出该投诉数据满足的风险条件，以对得到的风险类型进行解释，提高了数据处理的准确率。
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公开(公告)号：CN115238826A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211121861.6
申请日：2022-09-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取样本业务数据以及隐私数据，将获取到的样本业务数据以及隐私数据输入到待训练的参照模型中，得到第一预测结果，以及，将样本业务数据输入到待训练的预测模型中，得到第二预测结果，以最小化第一预测结果与第二预测结果之间的偏差，以及最小化第一预测结果与样本业务数据对应的标签数据之间的偏差为优化目标，对参照模型以及预测模型进行联合训练，其中，训练后的预测模型应用于业务执行。
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公开(公告)号：CN115238826B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211121861.6
申请日：2022-09-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取样本业务数据以及隐私数据，将获取到的样本业务数据以及隐私数据输入到待训练的参照模型中，得到第一预测结果，以及，将样本业务数据输入到待训练的预测模型中，得到第二预测结果，以最小化第一预测结果与第二预测结果之间的偏差，以及最小化第一预测结果与样本业务数据对应的标签数据之间的偏差为优化目标，对参照模型以及预测模型进行联合训练，其中，训练后的预测模型应用于业务执行。
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公开(公告)号：CN115063156A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210743315.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取根据目标业务存在的风险对应的预设风险类型而设置的风险举报配置信息，并基于风险举报配置信息生成交互页面，交互页面中包括进行预设风险类型的风险举报所需的交互项目信息；当接收到目标用户针对预设风险类型的风险举报指令时，将交互页面提供给目标用户；获取目标用户针对交互页面中的交互项目信息提供的相应的目标项目内容，并对目标项目内容进行数据的结构化处理，得到目标项目内容对应的目标结构化数据；基于目标项目内容对应的目标结构化数据和预先配置的风险审理策略，确定目标用户提供的目标项目内容是否存在风险，并生成该风险举报指令对应的举报结果。
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公开(公告)号：CN112232827A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011178438.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提出了一种欺诈识别方法、装置和电子设备，其中，上述欺诈识别方法中，电子支付平台接收电子设备发送的资金操作请求，上述资金操作请求包括使用上述电子设备的第一用户向第二用户进行资金转移操作的请求，然后电子支付平台获取第二用户的头像，利用预先训练的神经网络模型，对第二用户的头像进行识别，获得上述第二用户的头像的欺诈识别结果。
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