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公开(公告)号：CN112836520B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110189542.8
申请日：2021-02-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于用户特征生成用户描述文本的方法和装置。方法包括：将目标用户的各项特征的特征名和其对应的特征值输入第一编码器，得到各初始用户特征向量；将各初始用户特征向量输入检索模型，进行K次迭代，以得到K个语句；其中，每次迭代包括，确定各项特征分别对应的本次迭代的各注意力系数，并根据各注意力系数对各初始用户特征向量进行加权求和，得到综合表征向量，再根据综合表征向量从人工知识库中检索出一个语句；将K个语句输入第二编码器，对K个语句基于注意力机制进行编码，得到语义表征向量；将各初始用户特征向量和语义表征向量输入生成模型，生成目标用户的用户描述文本。能够兼顾效率和文本质量。
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公开(公告)号：CN112214652B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202011119485.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06Q10/0635 , G06Q40/04 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种报文生成方法、装置及设备，该方法包括：获取用户特征信息，对用户特征信息进行编码，形成用户特征信息对应的第一特征向量；根据用户特征信息从检索库中进行匹配，得到用户特征信息对应的多个风险描述语句；对多个风险描述语句进行特征化处理，得到用户特征信息对应的第二特征向量；对第一特征向量以及第二特征向量进行融合，得到融合后的第三特征向量；将第三特征向量输入主题匹配模型中，得到第三特征向量对应的多个主题；基于多个主题与第三特征向量，生成包含主题以及所述风险描述语句的报文。
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公开(公告)号：CN115422928A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210995438.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提供了一种报文生成的方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的报文生成方法中，获取到用户群中各用户的描述信息后，确定每个描述信息的属性和所属的用户；将描述信息输入到报文生成模型中，通过模型中的不同子网分别确定出描述信息的词特征、属性特征、归属特征；根据确定出的词特征、属性特征、归属特征确定出描述信息的综合特征；对各描述信息的综合特征进行编码，得到编码特征，并最终根据编码特征生成报文。采用本说明书提供的报文生成方法生成报文时，在描述信息本身的含义的基础上，根据描述信息的属性以及所属的用户，额外考虑用户群中各用户之间的逻辑关系，最终生成能够反映用户群中各用户之间的关联关系的报文。
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公开(公告)号：CN114240101A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111461036.6
申请日：2021-12-02
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风险识别模型的验证方法、装置以及设备。通过预先构建包含N个类型的风险集合的风险池，并从所述风险池中的任意的第i个风险集合进行随机抽取多个待验证的风险数据，并对抽取得到的多个待验证的风险数据进行人工验证而得到人工验证结果，从而可以比对抽取得到的人工验证结果和模型识别结果的一致性程度，并基于该一致性程度来确定风险池中风险识别模型对于所述第i个类型的风险集合的模型识别结果是否通过验证。
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公开(公告)号：CN111062416B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201911115032.5
申请日：2019-11-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种用户聚类及特征学习方案，结合了聚类算法和深度学习网络中的编码解码模型，可以先基于用户的交易行为数据确定用户的交易行为序列，而后基于深度学习网络的编码器，将各个用户的交易行为序列进行编码，生成深度特征；在根据所述深度特征对用户进行聚类获取聚类结果的同时，基于深度学习网络的解码器，对所述深度特征进行解码，获得还原的交易行为序列；而后根据聚类结果和解码结果确定学习目标，并根据学习目标对所述深度学习网络的编码器和解码器的参数进行迭代调整，由此在完成聚类的同时，能够优化深度学习网络，以获得更好的、用于实现聚类的深度特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111339376B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010412423.X
申请日：2020-05-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/958 , G06Q50/00
Abstract: 本说明书实施例提供用于网络节点聚类的方法以及装置，其中所述用于网络节点聚类的方法包括：查找出具有相同属性和/或相同行为模式的网络节点；通过在具有相同属性和/或相同行为模式的网络节点间构造同质边，构造出同质图；利用图划分算法对所述同质图进行类的划分，得到多个社区子图。
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公开(公告)号：CN111507726A
公开(公告)日：2020-08-07
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：CN118862899A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410977426.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种样本增强的方法及装置，该方法首先获取金融业务相关的原始业务样本，其次基于预设的语义抽取提示信息、任务定义提示信息、样本生成提示信息以及原始业务样本，利用大语言模型进行多次迭代推理，获取每次迭代推理过程中产生的金融业务相关的业务样本，最后基于每次迭代推理过程中产生的业务样本，确定金融业务相关的预设数量的增强业务样本。
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公开(公告)号：CN117787418A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311870367.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/332 , G06F16/338 , G06F16/33 , G06Q20/40
Abstract: 本说明书公开了一种风险识别方法、装置、存储介质及电子设备。获取目标用户在目标业务下的业务数据，并确定对所述目标用户所需识别的目标风险类型；根据所述目标风险类型，在预先设置的风险规则中，确定用于识别所述目标风险类型的风险规则，作为目标规则；在所述业务数据中筛选与所述目标规则匹配的数据，作为可用数据；根据所述目标风险类型、所述目标规则、所述可用数据构建提示信息；将所述提示信息输入预先训练的生成式模型，得到所述生成式模型输出的对所述目标用户的风险描述。
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公开(公告)号：CN112949315B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110189520.1
申请日：2021-02-19
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文本生成网络生成用户描述文本的方法和装置，方法包括：将目标用户的各项特征输入第一编码器，通过第一编码器获取各项特征分别对应的各初始用户特征向量，基于自注意力机制进行编码，得到编码状态向量；将编码状态向量输入检索模型，通过检索模型从人工知识库中检索出K个语句，确定K个语句包含的各个字对应的字编码向量，根据解码器的输出反馈向量以及字编码向量确定各注意力系数，并根据各注意力系数对各字编码向量进行加权求和，得到语义表征向量；将编码状态向量、语义表征向量输入解码器，通过解码器生成目标用户的用户描述文本，解码器的隐藏状态作为输出反馈向量。能够提升得到的文本质量。
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