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公开(公告)号：CN116049761A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211734588.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2413 , G06F18/2433 , G06F18/2451 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06F16/2457
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取与执行目标业务相关的目标数据；基于预先训练的风险检测模型和预设检索数据库，对所述目标数据进行匹配检测处理，得到所述预设检索库中与所述目标数据具有相关关系的候选数据，并基于所述候选数据对应的风险类型，确定所述目标数据对应的风险类型；基于所述候选数据及对应的风险类型，对预设线性模型进行训练，得到训练后的线性模型，并基于所述训练后的线性模型每一维的模型参数，确定所述目标数据每一维度的特征的重要性；基于所述目标数据对应的风险类型和所述目标数据每一维度的特征的重要性，确定执行所述目标业务是否存在风险。
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公开(公告)号：CN115858786A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211592050.4
申请日：2022-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了文本分类模型的训练方法及装置，其中，一种文本分类模型的训练方法包括：文本分类模型的训练方法，包括：基于获取的待处理文本，构建对应的初始文本样本；待处理文本包括通用文本和业务文本；初始文本样本携带有掩码；基于初始文本样本，构建对应的正负样本对；正负样本对包括表征两个样本相似的正样本对和表征两个样本不相似的负样本对；根据正负样本对，对初始文本分类模型进行模型训练，得到预训练模型；根据预先生成的业务文本样本对预训练模型进行模型训练，得到文本分类模型。
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公开(公告)号：CN115827935A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310152553.8
申请日：2023-02-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/904 , G06F16/901 , G06F16/25 , G06F16/26 , G06F40/12 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06Q20/40 , G06Q50/26
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取目标结构化数据，基于目标结构化数据，将目标结构化数据转换为图结构数据，将图结构数据划分为多个不同的子图数据，并基于图结构数据、多个不同的子图数据和对目标结构化数据进行预设的逻辑操作的数据，确定多个不同的子图数据中与预设的逻辑操作的数据相匹配的目标子图数据，预设的逻辑操作的复杂程度高于预设阈值；将目标结构化数据以序列化的方式输入到编码器中，得到目标结构化数据对应的编码序列，并基于编码序列、目标结构化数据对应的嵌入特征数据和目标子图数据，通过解码器生成目标结构化数据对应的群组描述文本，增加了群组成员逻辑操作，提升了文本生成的质量。
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公开(公告)号：CN111401569B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202010229223.0
申请日：2020-03-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种超参数优化方法、装置和电子设备的实施例。所述方法包括：利用以下步骤进行迭代处理，直至满足迭代结束条件：根据动作数据，调整超参数的当前取值，所述动作数据用于表示超参数取值的调整方向；根据超参数的调整后的取值，计算相应的性能指标，所述性能指标用于表示模型的性能；根据动作数据和性能指标，更新目标函数的代理模型，所述目标函数用于表示从动作数据到性能指标的映射关系；根据更新后的代理模型，确定新的动作数据；在迭代结束以后，将超参数的当前取值确定为优化取值。本说明书实施例的超参数优化方法、装置和电子设备，可以快速地获得超参数的优化取值，减少迭代次数。
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公开(公告)号：CN115048535A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210768073.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开的一方面涉及一种异常识别的方法，包括收集用户的信息；将所述用户的信息组织成知识，所述知识包括所述用户与信息、或者信息与信息之间的关系；基于组织出的知识来构建知识图谱，所述知识图谱包括对应于所述用户和每一项信息的信息节点，并且包括对应于相应关系的边；用基于空域的图卷积网络对所述知识图谱进行建模以获得模型；以及训练所述模型基于对所述知识图谱的图卷积计算来判断所述用户是否异常。本公开还涉及其他相关方面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114819976A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210466962.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40
Abstract: 本说明书实施例提供了针对交易的制裁扫描方法及装置。该方法涉及扫描引擎，扫描引擎关联多个审理机器人，该多个审理机器人包括第一审理机器人，该方法包括：扫描引擎将其生成的当前审理任务发送至第一审理机器人，当前审理任务根据针对当笔交易的制裁扫描请求生成；第一审理机器人在本地数据库中查找与当前审理任务相同的目标人工审理任务，其中，该本地数据库存储有若干人工审理任务和该若干人工审理任务分别对应的审理结果；若查找到，则将目标人工审理任务对应的审理结果返回给扫描引擎；若未查找到，则向扫描引擎返回无法决策消息。
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公开(公告)号：CN111507726B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010265783.1
申请日：2020-04-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种报文生成方法、装置及设备。该方案包括：利用报文生成模型中的编码器对用户特征向量序列进行编码得到编码向量序列；利用该报文生成模型中的第一权重向量计算层，根据预设转移概率矩阵，确定所述编码向量序列中的各个编码向量的第一权重向量，以便于该报文生成模型中的混合编码向量生成层根据所述编码向量序列及所述各个编码向量的第一权重向量去生成混合编码向量；该报文生成模型中的全连接层可以根据所述混合编码向量及解码器的上一刻输出向量，生成所述解码器的输入向量，以便于所述解码器对所述输入向量进行解码处理后得到报文。
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公开(公告)号：CN114648343A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210230172.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于强化学习模型的用户信息收集方法及装置，强化学习模型包括策略网络，方法包括：在与目标用户的通话过程中，获取当前环境状态，当前环境状态至少基于其对应的前N轮对话内容确定，各轮对话内容包括，历史信息收集问题和所述目标用户的历史用户反馈；将当前环境状态，输入策略网络，得到当前环境状态下，备选问题集中各备选信息收集问题对应的Q值，备选问题集基于历史用户反馈和预设知识库确定，预设知识库包括，历史用户反馈中指定类型内容与各信息收集问题的映射关系；从备选问题集中，选取所对应Q值最大的备选信息收集问题，作为目标信息收集问题；输出目标信息收集问题，供目标用户针对目标信息收集问题反馈。
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公开(公告)号：CN114510944A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210153195.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种名称匹配方法、训练方法、设备及存储介质。所述方法包括：获取待匹配名称的名称字符串；根据预先训练好的神经网络将所述待匹配名称的名称字符串转换成表征向量；其中，所述神经网络用于将同一名称的不同变体的字符串均转换成同一表征向量；确定所述待匹配名称的表征向量分别与预存的若干参考名称的表征向量之间的相似度；其中，所述参考名称的表征向量为将所述参考名称的任一变体的字符串输入所述神经网络得到；根据所述相似度确定所述待匹配名称与所述参考名称是否匹配。本实施例有利于提高匹配效率和匹配准确性。
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公开(公告)号：CN114418767A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210090764.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种交易意图识别方法及装置，获取交易行为序列，交易行为序列包括待识别的目标交易，以及目标交易的双方用户之间的历史交易；将交易行为序列输入编码网络，得到对应的交易表征；在预先构建的用户关系网络图中，分别以双方用户为目标节点，利用图神经网络对目标节点进行关联节点的属性特征聚合，得到双方用户各自的用户表征；将双方用户各自的用户表征和交易表征，输入意图识别网络，确定目标交易的交易意图类型。
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