公开(公告)号：CN118429985A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410439047.1

申请日：2024-04-12

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 金小蓉 ,  孟昌华

IPC: G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06V30/413

Abstract: 本说明书实施例提供了一种聊天消息检测方法及装置、电子设备、存储介质，其中方法包括：通过提取聊天记录图像中的文本特征和视觉特征，将文本特征和视觉特征融合得到融合特征，进而根据融合特征进行聊天消息检测，得到聊天记录图像中的至少一个聊天消息以及所述聊天消息对应的消息类型。

公开(公告)号：CN118246549A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410278728.4

申请日：2024-03-11

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 吴若凡 ,  金小蓉 ,  刘腾飞 ,  张天翼 ,  王维强

IPC: G06N5/04 ,  G06F40/30 ,  G06F18/27

Abstract: 本说明书实施例披露一种大模型可解释性的分析方法及装置。该方法包括：首先，通过对范例样本集进行m次采样，获得m个样本子集，其中各个范例样本包括对应用户的用户特征和用户行为标签，所述用户行为标签指示用户是否做出预定行为；接着，针对任意的第一样本子集，将其中各范例样本作为上下文学习的示例，与待预测的目标用户的特征共同输入大模型，得到针对所述目标用户的第一行为预测结果；然后，将所述第一样本子集的采样信息作为样本特征，结合所述第一行为预测结果，构建所述第一样本子集对应的训练样本；之后，利用所述m个样本子集对应的m个训练样本训练目标模型；其中，训练好的目标模型用于所述大模型的可解释性分析。

公开(公告)号：CN115374190B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211311424.0

申请日：2022-10-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 金小蓉

IPC: G06F16/2458 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06Q30/018

Abstract: 本说明书提供了一种类案检索的方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的类案检索方法中，接收用户对业务的投诉请求，投诉请求中包含用户的反馈信息与被投诉方标识；确定被投诉方的历史业务信息；将反馈信息和历史业务信息输入预先训练的风险预估模型中，确定案件的风险特征；根据风险特征，在案件库的各历史投诉案件中确定候选案件；将反馈信息输入行为分析模型中，确定被投诉方的行为特征；根据行为特征，在候选案件中确定目标案件的类案。在采用本说明书提供的类案检索方法时，与传统的仅采用单一特征进行检索的方式相比，本方法能够采用两个不同维度的特征以级联的形式通过两次筛选检索案件，可检索出相似程度更高的类案。

公开(公告)号：CN116451802A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310251059.7

申请日：2023-03-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈亮 ,  金小蓉

IPC: G06N20/00

Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：将第一样本集中的图结构数据输入到目标模型中，得到第一输出结果，然后，基于第一输出结果和目标模型对应的损失函数，确定第一输出结果对应的损失信息，并可以基于第一输出结果对应的损失信息，通过梯度下降算法确定目标模型的第一模型参数，并使用第一模型参数更新目标模型，将第二样本集中的图结构数据输入到更新的目标模型中，得到第二输出结果，基于第二输出结果和更新的目标模型对应的损失函数，确定第二输出结果对应的损失信息，最终，基于第二输出结果对应的损失信息对更新的目标模型进行反向传播，得到相应的梯度信息，基于得到的梯度信息更新目标模型的模型参数。

公开(公告)号：CN115374190A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202211311424.0

申请日：2022-10-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 金小蓉

IPC: G06F16/2458 ,  G06K9/62 ,  G06Q30/00

Abstract: 本说明书提供了一种类案检索的方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的类案检索方法中，接收用户对业务的投诉请求，投诉请求中包含用户的反馈信息与被投诉方标识；确定被投诉方的历史业务信息；将反馈信息和历史业务信息输入预先训练的风险预估模型中，确定案件的风险特征；根据风险特征，在案件库的各历史投诉案件中确定候选案件；将反馈信息输入行为分析模型中，确定被投诉方的行为特征；根据行为特征，在候选案件中确定目标案件的类案。在采用本说明书提供的类案检索方法时，与传统的仅采用单一特征进行检索的方式相比，本方法能够采用两个不同维度的特征以级联的形式通过两次筛选检索案件，可检索出相似程度更高的类案。