互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统

    公开(公告)号:CN109472691A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201811281448.X

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 本发明涉及金融风险监测领域,具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统;包括有以下步骤,首先确定异常类型;确定每个异常类型下的异常指标;根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数,确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序;采用本发明技术方案的异常预警排名方法,既能、从单个异常类型角度对所有互联网金融企业进行单项排名,也能从综合所有异常类型对所有互联网金融企业进行综合排名,便于使用者根据企业异常预警排名或是自己重点关注的异常类型的排名进行选择与决策。

    基于大数据的互联网金融企业征信风险分析方法和系统

    公开(公告)号:CN108629686A

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201810436340.7

    申请日:2018-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的互联网金融企业征信风险分析方法和系统。所述方法包括:通过采集互联网金融企业的征信信息,通过采集到的征信信息,构建互联网金融企业相关的征信风险评估模型,通过构建的征信风险评估模型,对互联网金融企业的征信风险进行评估,供互联网金融平台判断是否适合与其进行金融交易。本发明提供的基于大数据的互联网金融企业征信风险分析方法,能够准确地对互联网金融企业的征信进行评估,进而为互联网金融平台提供准确有效的征信评估,提高了联网金融平台的风险控制能力,降低了互联网金融平台出问题的风险。

    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。

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