风险预警方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114819963A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110071008.7

    申请日:2021-01-19

    Abstract: 本发明实施例提供了一种风险预警方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取待分析的数字货币交易平台的平台数据;对平台数据进行数字货币平台风险指标量化处理,生成数字货币交易平台对应的风险指标向量;将风险指标向量输入至预设的数字货币交易平台风险预警模型,输出数字货币交易平台对应的风险指数;基于风险指数对数字货币交易平台风险进行预警。如此可实现自动对数字货币交易平台风险进行预警的目的,无需人工参与,减少时间和精力的浪费,使得数字货币交易平台风险发现简单,且提高了数字货币交易平台风险发现和处置的准确率和时效性。

    文本分类方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118656490A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410629623.9

    申请日:2024-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种文本分类方法、装置、设备和存储介质,文本分类方法包括:获取待处理文本,待处理文本包含对于目标事件的目标观点;将大模型运用到特定文本分类任务上,在该分类任务的目标立场下对待处理文本进行分类处理,确定目标事件的事件类别,且大模型还是基于少数据量的数据集上训练的,准确率也很高,同时在分类任务的基础上,提出了多任务间的自我校验的可解释优化任务,确定反应目标观点情感倾向的可解释的倾向信息;使用二分类模型对可解释的倾向信息进行语义分析,审核大模型的分类准确性,确定反应目标观点情感倾向的倾向类别;根据倾向类别和事件类别,确定待处理文本的目标类别,有效提高了文本分类的准确性。

    基于机器学习的微信金融消息分析方法及系统

    公开(公告)号:CN111680225B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010338132.0

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的微信消息分析方法,包括:步骤一、构建训练语料库;步骤二、建立词汇向量表;步骤三和步骤四、构建和训练卷积神经网络;步骤五、将待分析的微信消息对应的多个词汇对应的词向量构成的词向量矩阵输入至训练得到的卷积神经网络,输出得到该微信消息对应的所有标签的概率分布情况。本发明具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。本方法还公开了一种基于机器学习的微信消息分析系统,包括:数据采集组件;训练语料库;文本预处理组件;模型训练组件;源数据分类组件。本系统具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。

    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:CN114819432A

    公开(公告)日:2022-07-29

    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:CN114817485A

    公开(公告)日:2022-07-29

    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。

Patent Agency Ranking