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公开(公告)号：CN115018650A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210599822.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种计量投资组合风险的优化方法，所述方法首先筛选股票池，选择样本测试时间区间，以平均分配策略计算样本测试区间内的投资组合收益；将投资组合收益分解为行业因子与风格因子，构建多因子模型；将分解的各个因子的收益作为投资组合的收益；基于投资组合的收益，构建投资组合风险模型；通过调整自相关性、半正定性、收缩性优化构建的投资组合风险模型；基于调整后的投资组合风险模型，结合马科维茨投资组合理论模型得到设定的投资组合的最小风险值。
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公开(公告)号：CN115809654A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211459933.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F18/2415 , G06Q40/03 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于深度语言模型的绿色信贷项目识别方法和系统。绿色信贷通常是指以银行为主的金融机构为各类对环保有益的公司/项目提供贷款机会或对环境造成不良影响的公司/项目进行贷款控制。本发明通过构建关于绿色金融的语料库以及绿色金融预训练语言模型，提出了基于绿色金融语料库的多级绿色信贷分类方法。该发明具体包括以下部分：提取与绿色金融业务相关的语料并构建绿色金融语料库，利用上述绿色金融语料库对语言模型进行预训练，得到关于绿色金融语料的预训练模型；以绿色信贷自主分类为业务目的，设计基于贷款描述的多级绿色信贷分类体系，并基于此分类体系构建多级绿色信贷分类模型，利用所述模型预测贷款描述对应的绿色信贷分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115713270A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211505028.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F18/2433 , G06F18/2321 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种同行互评异常评分检测及修正方法和装置，该方法包括以下步骤：首先将收集到的评分数据转化为二维矩阵并进行数据预处理；其次利用单向异常检测法、一致性检验法及双向异常检测法对处理后的结构化数据进行异常判断，并将检测出的异常数据归入异常数据集中；然后利用信息熵修正法对异常数据集进行异常数据修复；最后结合异常数据集生成能力评价报告，并结合能力评价报告中评审人的评分权重对修正后的评分数据进行加权平均得到最终评分结果，并生成异常评分修正报告。本发明能够有效检测企业人员绩效考核中同行互评分数异常现象，并通过能力评估报告对评审人进行约束，保证同行互评结果的公平、公正及客观性。
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公开(公告)号：CN119066185B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411574862.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/953 , G06F18/214 , G06Q40/03
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的潜在绿色企业挖掘方法和装置，包括：对大语言模型基座进行领域预训练以及进行绿色企业与绿色产业识别任务的微调；获取每个企业的经营范围、业务范围以及生态环境行政处罚相关文本信息，并与企业申请绿色信贷时填写的信贷业务相关文本信息进行文本处理；将经过处理的文本数据和问题输入微调后的大语言模型，输出是否为绿色企业以及绿色企业所属的绿色产业类别，同时由人工对输出结果进行二次确认得到确认结果，将确认结果作为标签对大语言模型进行训练；利用训练好的大语言模型进行绿色企业挖掘。本发明通过一整套智能的流程设计，极大削减了人力成本，简化了潜在绿色企业的挖掘流程，缩短潜在绿色企业的挖掘周期。
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公开(公告)号：CN118072119A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410055534.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种面向数据隐私保护的多源异质数据蒸馏方法和装置，该方法包括：首先获得待蒸馏的多源异质图像数据集并进行相应的数据预处理；其次利用卷积神经网络获得图像表征后利用无监督聚类方法对表征数据进行聚类；然后构建同时满足分布匹配和参数匹配的双层网络模型，匹配每个聚类簇中的质心点所对应的原始数据点作为合成数据集，通过异步更新机制，迭代更新合成数据集和网络参数直至模型收敛；最后获得蒸馏后的图像数据集。本发明能精准的识别多源异质图像数据集的隐含模式，并从每个隐含模式中合成一张最具代表性的图像数据集，最终达到数据隐私保护和数据压缩的目的。
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公开(公告)号：CN115049472B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210519445.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 之江实验室 , 建信金融科技有限责任公司 , 浙江邦盛科技股份有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征张量的无监督信用卡异常检测方法，首次将多维度多尺度特征张量特征构建、多维注意力卷积网络、重编码生成对抗网络进行有机结合，由多维注意力卷积网络产生优质的生成结果，并对多维度多尺度特征张量编码、解码、再编码。将异常交易样本的特点最大程度的表达出来，得到优质的重构表征；在重构特征上进行基于时间、空间、类别的3σ异常打分，并基于不同尺度进行异常投票，异常尺度占多数的为异常，避免噪声影响，增加鲁棒性；采用流式指标计算引擎协同工作，具有实时性和高准确率。本发明减少了特征工程对专家经验的依赖程度，在信用卡交易实时异常检测问题方面有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN116306657B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310565366.2
申请日：2023-05-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/295 , G06F16/33 , G06N20/00 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开一种基于方阵标注和双仿射层注意力的实体抽取方法及系统。本发明由文本数据库模块、文本预处理模块、文本建模模块、输出模块四个部分组成。该系统是首次将图像语义分割的思想融入文本实体抽取的任务中，将传统的序列标注任务转变成方阵标注任务，并使用双仿射层注意力机制将序列表示的语义向量转化为长宽均为文本序列长度的方阵，缓解了中文文本实体识别任务中实体边缘检测难，检测精度低的问题。
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