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公开(公告)号：CN114898379A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210507472.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V30/24 , G06V30/146
Abstract: 本申请提供了一种弯曲文本识别的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据待识别文本图像内弯曲文本的弯曲边界关键点，确定对应的弯曲文本边界线；对所述弯曲文本边界线形成的文本弯曲区域进行水平转换，得到对应的水平文本识别区域；利用单独训练的水平文本识别模型，识别所述水平文本识别区域内的文本内容。本申请通过弯曲文本边界线形成的文本弯曲区域，无需在弯曲文本识别时对除真正的文本内容之外的其他图像特征进行分析，确保弯曲文本识别的文本特征精确度，然后通过单独训练的水平文本识别模型，进一步提高弯曲文本识别的准确性和高效性。
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公开(公告)号：CN114820160A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210345706.6
申请日：2022-03-31
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种借贷利率预估方法，该方法提出了一种全新的触发器随机森林模型用于实现精准的借贷利率预估，触发器因果森林模型为调用触发器因果推断框架加入了干预值对随机森林模型进行模型参数训练，通过对干预值的递归切分帮助算法学习在特征相近但干预值显著不同的条件下，确定该类客户的最佳利率，再借助大规模数据，可以对几乎所有客户完成准确的利率定价，实现不影响借贷意愿的情况下最大化金融机构利润。该方法能够基于大规模数据给出千人千面的精准利率定价，平衡收益与客户借贷意愿，具有良好的鲁棒性和实际应用能力。本发明还公开了一种借贷利率预估装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN114782161A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210336071.3
申请日：2022-03-31
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种识别风险用户的方法、装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取目标数据；对目标数据进行预处理，得到预处理结果；基于预处理结果构建关联网络，其中，关联网络的顶点为与目标用户相关联的目标实体，关联网络的边为目标实体之间的关系；根据关联网络进行特征提取处理，得到第一用户特征、第二用户特征和第三用户特征；利用第一模型对第一用户特征、第二用户特征和第三用户特征进行风险识别处理，得到目标用户对应的风险识别结果，其中，风险识别结果用于制定目标风险策略。本发明解决了现有技术中识别风险用户的方法其规则制定成本高、可解释性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN114373202A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111554130.6
申请日：2021-12-17
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸攻击检测方法，该方法在接收到待识别的人脸图像后，调用识别网络对其进行特征提取，提取后调用分类器进行特征的识别分类，生成检测结果，其中，识别网络为经过预训练的深层卷积神经网络，可以自动提取多维度的、深层次的人脸图像特征；同时该网络经过多域训练样本进行分域训练生成，针对性的对域进行分类，分成不同的子域，使得识别网络在自动提取多维度的、深层次的人脸图像特征的同时，适应各种子域的影响，从而降低场景的不同带来的识别差异，提升模型的泛化能力。因此该方法可有效提升3D人脸面具检测精度，提升检测的泛化能力。本发明还公开了一种人脸攻击检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN113902540A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111035492.4
申请日：2021-09-03
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种用于风险识别的方法，所述方法包括：从输入数据中抽取用户实体以及所述用户实体对应的关系信息，并根据所述用户实体以及所述关系信息建立网络关系异构图；根据所述网络关系异构图，获得边信息表示以及用户特征表示；根据所述边信息表示以及用户特征表示，确定多个高阶用户表示；根据所述多个高阶用户表示，并使用多层注意力机制，建立融合边信息的多层注意力模型；构建损失函数，并使用所述损失函数对所述多层注意力模型进行训练。根据本申请的方案，能够针对异构图使用多层注意力机制，建立融合边信息的多层注意力模型，从而能够使得模型准确表达不同邻居用户对中心用户的不同影响，以更准确地识别用户风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901986A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111052364.0
申请日：2021-09-08
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种实现样本扩增的方法和装置，该方法包括：对照目标样本的画像属性对历史样本进行筛选，获得候选样本；然后以样本的行为数据作为深度学习模型的输入，获得该深度学习模型的全连接层输出向量并作为样本的行为向量，利用样本的行为向量计算候选样本和目标样本之间的相似度，其中该样本包括候选样本和目标样本；将候选样本按照相似度从大到小进行排序，将相似度在前N个的候选样本添加到目标样本中；其中N为正整数。上述方法不依赖历史场景的风险模型，对照目标样本的画像属性对历史样本筛选，利用深度学习模型计算候选样本与目标样本之间的相似度，扩增目标样本，使得到的目标样本具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN113887821A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111224050.4
申请日：2021-10-20
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种用于风险预测的方法，所述方法包括：对无标签的第一样本文档集中的关键信息进行遮盖处理，基于遮盖处理后的样本文档集进行预训练，得到一个或多个预训练模型；根据所述一个或多个预训练模型构建风险预测模型，并使用带标签的第二样本文档集对所述风险预测模型进行训练，其中，所述风险预测模型包括所述一个或多个预训练模型、transformer层以及输出层；使用所述风险预测模型对目标文档进行预测，获得所述目标文档对应的风险预测结果。根据本申请的方案，能够将前沿的无监督预训练技术迁移应用到风控建模中，得到更好的风险建模效果。
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公开(公告)号：CN119963311A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411821863.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06Q40/03 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种金融风险评估方法、装置、服务器、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。该方法引入了一种通过任务聚焦的指令微调进行目标提炼的方法，训练能够将非结构化信息转化为风控模型可以理解的结构化信息的轻量级学生网络，其中大型预训练模型针对非结构化数据的结构化转换进行微调，可以有效地将大型预训练模型提炼成更具成本效益的模型；利用大型预训练模型作为教师网络训练轻量级学生网络，可以保证识别精准度；经过上述处理，风控模型中除了原始的结构化数据，还进一步添加了包含更全面信息的衍生结构化数据，利用将非结构化特征增强风控模型的训练和预测，可以有效提升信贷领域下风控模型的识别精准度，同时资源消耗也显著降低。
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公开(公告)号：CN119863109A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411704304.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/00 , G06N5/01 , G06Q10/04
Abstract: 本申请公开了一种金融风控模型的管理方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质。该方法从模型整体出发，研究每个特征及其各个分箱在模型中的权重分布情况，从而可以确定特征在模型中所扮演的角色，理解模型的特征处理方式，提升模型的可解释性；另外，确定每个特征对单条样本预测的贡献值，该贡献值反映了特征对该样本风险预测的直接影响，计算每个特征对单条样本预测的贡献值，不仅能够提升模型的透明度和可解释性，还能在模型调试、优化、业务决策等多个方面提供有力支持。本方法通过对特征层面、分箱层面进行精细化监控，可以在模型表现出问题之前，及时预判模型可能会出现的问题，从而提高模型在实际业务中的识别可靠性以及稳定性。
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公开(公告)号：CN119670892A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411761614.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供一种模型推理优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及机器学习技术领域。所述方法包括：获取待优化模型的原始模型；基于样本数据集对所述原始模型运行模型推理，并获取所述样本数据集中各样本数据的数据信息；基于所述数据信息确定所述待优化模型的编译策略，并基于所述编译策略对所述待优化模型的所述原始模型进行编译；将所述原始模型替换为优化后的编译模型，并基于所述编译模型运行模型推理。本公开通过获取样本数据集中各样本数据的数据信息，并基于数据信息确定编译策略，可以确保编译策略的适用性，提升模型推理的优化效果，降低开发成本。
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