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公开(公告)号：CN116208331A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310204764.1
申请日：2020-02-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 张杰
Abstract: 本说明书实施例公开了一种密码提醒方法、装置以及设备。所述方法包括：获取待处理的数据，其中，所述待处理的数据包括密码的使用信息、和/或用户的账户价值、和/或用户使用密码的偏好信息、和/或基于密码的时间信息；将所述待处理的数据输入密码提醒模型，获得所述待处理的数据对应的密码遗忘概率，其中，所述密码提醒模型是基于有监督学习方法预先训练获得的对密码遗忘概率评分的模型；若所述密码遗忘概率大于等于预设遗忘概率值，则向用户推送密码修改提醒。采用本说明书实施例提供的密码提醒方法，通过主动提醒，加强用户对密码的记忆，降低密码遗忘概率，从而提高用户使用密码校验的用户体验。
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公开(公告)号：CN111738781B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010762405.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例中提供了一种深度学习模型及其预测流量数据的方法。该深度学习模型可以包括输入层、编码器、解码器和预测层。可通过输入层获取按照时间顺序排列的N个时间段对应的N个原始特征集，前N‑1个时间段对应的N‑1个流量数据；单个原始特征集中包括影响流量数据的M项属性特征。接着通过包含编码注意力层和递归编码层的编码器，在编码器的输入阶段增加注意力机制，自适应的修正N个原始特征集以得到N个修正特征集，并对N个修正特征集进行递归处理以得到N个状态向量。接着由解码器对前N‑1个状态向量以及N‑1个流量数据进行递归处理，得到目标解码向量。最后通过预测层处理目标解码向量以及第N个状态向量，获得第N个时间段对应的流量数据。
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公开(公告)号：CN111400480A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010316438.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对多轮对话的用户意图识别方法和装置，基于预先建立的知识图谱进行用户意图识别，该知识图谱将各知识点要素与各标准问句关联起来，方法包括：获取当前多轮对话的至少一轮的用户文本；对至少一轮的用户文本进行编码，得到上下文嵌入向量；在知识图谱中，根据上下文嵌入向量，从根节点开始迭代搜索下一跳节点；在预定次数的迭代之后，选取目标节点；确定所述目标节点对应的要素或标准问句为用户意图识别结果。能够保证稳定的识别效果。
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公开(公告)号：CN111400479A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010288411.0
申请日：2020-04-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对多轮对话的问题识别方法和装置，方法基于预先建立的知识图谱进行问题识别，知识图谱包括多个类型的节点，节点之间通过对应类型的连接边进行连接，方法包括：获取当前多轮对话的当前用户文本；通过要素预测模型输出当前用户文本中包括的第一业务要素和/或第一诉求要素；确定知识图谱中对应于当前用户文本的第一文本节点，对应于第一业务要素的第一业务节点和/或对应于第一诉求要素的第一诉求节点；在知识图谱中，以第一文本节点作为初始的当前节点，搜索下一跳节点，直到搜索到标准问句节点，返回对应的标准问句，作为当前用户文本的问题识别结果。能够使得针对多轮对话的问题识别结果具有可解释性。
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公开(公告)号：CN111339302A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010149598.6
申请日：2020-03-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 张杰
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练要素分类模型的方法和装置，要素分类模型用于针对句子进行要素识别，方法包括：获取样本集合中的样本句子及对应的要素分类标签；利用已训练的教师语言模型，预测样本句子在各要素分类上的第一概率分布，教师语言模型的层数为N；利用待训练的要素分类模型，预测样本句子在各要素分类上的第二概率分布，要素分类模型的层数为M，M
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111400480B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010316438.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对多轮对话的用户意图识别方法和装置，基于预先建立的知识图谱进行用户意图识别，该知识图谱将各知识点要素与各标准问句关联起来，方法包括：获取当前多轮对话的至少一轮的用户文本；对至少一轮的用户文本进行编码，得到上下文嵌入向量；在知识图谱中，根据上下文嵌入向量，从根节点开始迭代搜索下一跳节点；在预定次数的迭代之后，选取目标节点；确定所述目标节点对应的要素或标准问句为用户意图识别结果。能够保证稳定的识别效果。
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公开(公告)号：CN111310167B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010084891.9
申请日：2020-02-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 张杰
Abstract: 本说明书实施例公开了一种密码提醒方法、装置以及设备。所述方法包括：获取待处理的数据，其中，所述待处理的数据包括密码的使用信息、和/或用户的账户价值、和/或用户使用密码的偏好信息、和/或基于密码的时间信息；将所述待处理的数据输入密码提醒模型，获得所述待处理的数据对应的密码遗忘概率，其中，所述密码提醒模型是基于有监督学习方法预先训练获得的对密码遗忘概率评分的模型；若所述密码遗忘概率大于等于预设遗忘概率值，则向用户推送密码修改提醒。采用本说明书实施例提供的密码提醒方法，通过主动提醒，加强用户对密码的记忆，降低密码遗忘概率，从而提高用户使用密码校验的用户体验。
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公开(公告)号：CN115690870A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211134960.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 张杰
Abstract: 本说明书实施例公开了一种刷脸识别方法、装置、电子设备、介质及程序产品。其中，该方法包括：通过刷脸设备获取目标刷脸信息，目标刷脸信息包括目标刷脸图像和刷脸设备所处的目标位置信息，然后基于目标刷脸信息确定目标刷脸图像对应的刷脸用户，并根据目标刷脸信息以及该刷脸用户的信息确定刷脸误识风险，最后基于上述刷脸误识风险确定上述目标刷脸信息对应的刷脸识别结果。
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公开(公告)号：CN110704590B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910923491.X
申请日：2019-09-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本说明书实施例提供一种扩充训练样本的方法和装置。方法包括：获取待扩充的初始训练样本组，包括第一数量的训练样本，训练样本包括历史对话组中的原始机器语句和原始用户语句，以及该对话组对应的类别标签，初始训练样本组中的各训练样本具有第一类别标签；从初始训练样本组中获取第二数量的训练样本；针对第二数量的训练样本中的各对话组，将与各对话组中的原始机器语句相关的第一机器语句输入预先训练的第一类别标签的对话生成模型，生成与各对话组中的第一机器语句分别对应的第一用户语句；将各对话组中的第一机器语句和对应的第一用户语句作为扩充训练样本加入初始训练样本组，得到扩充训练样本组。能够实现训练样本的数据均衡。
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公开(公告)号：CN111292103A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010329615.4
申请日：2020-04-24
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向用户推荐客服渠道的方法和装置，方法包括：获取目标用户的当前用户问题；确定当前人工渠道的空闲程度，从而得到第一状态特征；评估未来人工渠道的空闲程度，从而得到第二状态特征；根据目标用户的用户画像数据和当前用户问题，确定对应的第三状态特征，第三状态特征用于表示当向目标用户推荐自助渠道时，目标用户是否会接受自助渠道；根据第一状态特征、第二状态特征和第三状态特征确定强化学习模型的状态，通过强化学习模型输出可选动作集合中的目标动作，可选动作集合包括自助渠道和人工渠道；根据目标动作，向目标用户推荐自助渠道或人工渠道，以解决目标用户的当前用户问题。能够使用户获得好的服务体验。
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