公开(公告)号：CN118094130A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311501857.7

申请日：2023-11-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 薛思乔 ,  赵鸿宇 ,  解说 ,  郝鸿延 ,  冯晓云 ,  潘晨 ,  蒋刚玮 ,  蒋才高 ,  王言

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/22 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本说明书实施例提供一种事件预测的方法及装置，在进行事件预测过程中，可以先利用点过程模型处理当前历史事件序列，以预测下一个事件在预定事件属性上的至少一个属性项作为候选项，然后，针对各个候选项，分别从历史事件序列中选择相应的历史事件作为证据事件，为其进行可信度打分，得到各个可信分数，然后根据各个候选项分别对应的各个可信分数的大小，确定下一个事件在事件属性上对应的属性项。该技术方案可以利用更加丰富的信息，提高事件预测的准确性。

公开(公告)号：CN117556342A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311504627.6

申请日：2023-11-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 王言 ,  赵鸿宇 ,  解说 ,  薛思乔 ,  冯晓云 ,  蒋才高 ,  郝鸿延 ,  潘晨 ,  蒋刚玮

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06Q10/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本说明书实施例提供一种事件预测的方法及装置，通过构建提示词张量，将训练数据中的事件序列通过提示词张量中的键张量进行聚类，单个键张量可以对应描述相关任务类别的多个值张量。在进行事件预测时，可以将根据当前历史事件序列确定的当前时序嵌入张量与提示词集中的键张量进行匹配，从而确定相应的任务，并将相应任务中的键张量和值张量中的至少一项作为当前时序嵌入张量的扩展信息，与当前时序嵌入张量一起用于下一个事件的事件类型和/或发生时间的预测。这种实施方式可以避免事件预测过程中的灾难性遗忘问题。

公开(公告)号：CN117390446A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311369458.X

申请日：2023-10-20

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郝鸿延 ,  解说 ,  赵鸿宇 ,  薛思乔 ,  王言 ,  潘晨 ,  冯晓云 ,  蒋才高 ,  蒋刚玮

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/27

Abstract: 本说明书实施例提供业务模型训练方法及业务模型训练装置。在进行模型训练时，从业务模型的上一模型训练过程所使用的上一训练数据样本集中获取当前记忆训练数据样本集，所获取的当前记忆训练数据样本集是历史训练数据样本集的代表性训练数据样本集。随后，使用当前新训练数据样本和当前记忆训练数据样本集作为当前训练数据样本集来执行当前模型训练过程。