公开(公告)号：CN117745064A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311745349.3

申请日：2023-12-18

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周虹廷 ,  何建杉 ,  赵培龙 ,  曾凤 ,  徐威迪 ,  王经纬

IPC: G06Q10/0635 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了通过神经网络模型对业务对象进行风险评估的方法及装置，该方法的一具体实施方式包括：从知识图谱中提取与目标业务对象相关的目标子图；利用图神经网络处理目标子图，得到其中各个节点的节点表征；利用预测网络处理各个节点的节点表征，得到各个业务对象关于业务风险的第一分数；利用逻辑交互网络，根据预先设定的若干条风险判断规则以及目标参数集，对各个业务对象的第一分数进行更新操作，得到目标业务对象关于业务风险的第二分数；根据该第二分数，确定目标业务对象是否具有业务风险。

公开(公告)号：CN117351324A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311647324.X

申请日：2023-12-04

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 何建杉 ,  徐威迪 ,  王经纬 ,  周虹廷 ,  褚崴 ,  谢乐乐

IPC: G06V10/82 ,  G06V30/19 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供一种通过神经网络模型进行文档图像处理的方法及装置，神经网络模型预先通过整体训练得到，其中至少包括匹配预测网络和逻辑交互网络，方法包括：从包含文档内容的目标图像中识别出多个文字；对于多个文字中任意两个文字构成的文字组合，使用匹配预测网络，得到文字组合属于同一语义字段的第一概率；在逻辑交互网络中，根据与文档理解相关的若干条约束规则，更新各个文字组合对应的第一概率，得到各个文字组合对应的第二概率；基于各个文字组合对应的第二概率，确定多个文字各自所属的语义字段。该实施方式使用包括约束规则的神经网络模型确定文档图像中多个文字各自所属的语义字段，因此可以提高文档图像处理的准确性。

公开(公告)号：CN115829110A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211489287.X

申请日：2022-11-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 徐威迪 ,  何建杉 ,  褚崴 ,  万小培 ,  周虹廷 ,  王经纬

IPC: G06Q10/04 ,  G06N7/01 ,  G06N5/04

Abstract: 本说明书实施例提供一种基于马尔可夫逻辑网预测用户行为的方法及装置。该方法包括：先获取基于用于限定用户行为之间关系的多条实例化规则而构建的马尔可夫逻辑网，其中包括与用户行为相关的多个变量，多个变量中涉及同一条实例化规则的变量共同形成对应的团；再基于马尔可夫逻辑网，对多个变量中各个隐变量在观测变量的观测值下的概率分布进行多轮次迭代更新，其中任一轮次包括：将各个隐变量分别作为目标隐变量，基于其所在若干团中各个团的团势能函数、各个团中其他隐变量的上一轮概率分布，确定目标隐变量的逻辑值对应的目标势能，用以确定目标隐变量的本轮概率分布；然后，根据多轮次迭代更新后隐变量中的行为变量的概率分布，预测用户行为。

公开(公告)号：CN115204486A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210806541.8

申请日：2022-07-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 谢锶聪 ,  李群伟 ,  徐威迪 ,  沈开明 ,  陈少虎 ,  钟文亮

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 公开了一种用于预测用户行为的方法，包括：获取用户的内容项交互历史；生成目标交互行为的时间周期嵌入表示；生成该目标交互行为的用户兴趣嵌入表示；至少对该目标交互行为的时间周期嵌入表示和用户兴趣嵌入表示执行特征融合以生成该目标交互行为的综合嵌入表示；以及基于该目标交互行为的综合嵌入表示，预测该用户在该目标时间与该目标内容项交互的概率。还公开了用于预测用户行为的系统、装置和介质。

公开(公告)号：CN111737419A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010759810.0

申请日：2020-07-31

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈昆龙 ,  徐威迪 ,  成幸毅 ,  邹晓川 ,  王峰 ,  王太峰 ,  宋乐 ,  褚崴

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06N5/04

Abstract: 本说明书实施例提供一种机器阅读理解中的数值推理方法和装置。方法包括:获取当前问题和当前文本；确定当前问题和当前文本中包括的各实体和各数字，以及各数字分别对应的类型；构建关系网络图，包括对应于各实体的实体节点，和对应于各数字的数字节点，在相同类型的数字节点之间，以及具有预设关系的实体节点和数字节点之间，通过连接边形成邻居；确定当前问题对应的第一问题表征向量，以及关系网络图中各节点的初始表征向量；基于各节点的初始表征向量，对所述关系网络图中的各节点进行预定次数的迭代，以得到各节点的更新表征向量。能够提高机器阅读理解中的数值推理处理复杂问题的能力。

公开(公告)号：CN111291552B

公开(公告)日：2020-08-14

申请号：CN202010384219.1

申请日：2020-05-09

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 成幸毅 ,  徐威迪 ,  陈昆龙 ,  王太峰 ,  褚崴

IPC: G06F40/232 ,  G06F40/30

Abstract: 本说明书实施例公开了一种文本内容修正的方法及系统。所述方法包括：获取待检测文本；生成所述待检测文本中各个字符对应的语义向量；对于每个所述语义向量，确定该语义向量在修正矩阵中对应的修正向量，进而将所述修正向量对应的字符作为修正后的字符；所述修正矩阵包括所述字符集中各字符的修正向量，其基于词嵌入矩阵和混淆特征矩阵生成；所述混淆特征矩阵基于所述词嵌入矩阵和混淆关系图，通过混淆模型获得；所述混淆关系图表示字符之间的符号近似关系；所述词嵌入矩阵包括字符集中各字符的词嵌入向量。