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公开(公告)号：CN111143178A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911272754.1
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种用户行为分析方法、装置及设备，所述方法包括：定期获取若干目标用户行为日志；所述目标用户行为日志记录指定时间内用户对应用程序的一个或多个操作行为；对于每一个目标用户行为日志，基于所述操作行为构建每个操作周期内的操作路径，并从所述操作路径中获取目标操作路径；所述操作周期表示用户从打开所述应用程序到关闭所述应用程序的时间；对若干所述目标操作路径进行聚类，获取重复的目标操作路径；基于所述重复的目标操作路径进行分析，获取异常操作行为确定结果；本说明书从每个操作周期内的操作路径中获取不同的目标操作路径进行分析，发现异常操作行为，从而有助于推动产品迭代。
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公开(公告)号：CN118261269A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410405877.2
申请日：2024-04-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F40/166
Abstract: 本说明书提供一种大模型领域迁移的训练方法及系统、文本生成方法及系统，能够使用少量的样本对训练由文本生成关键词组的模型，再使用该模型在已有的本文数据库上生成大量的样本对。之后调换样本对的输入和输出位置，训练由关键词组生成文本的模型。训练好的大模型能够接收关键词组类型的输入并输出文本类型的回答。
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公开(公告)号：CN118469037A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410595062.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种文本生成模型的强化学习训练方法、文本生成方法及系统，该方法包括：基于多个输入文本中的每个输入文本，在预训练语言模型的基础上得到多个生成文本；基于预先构建的知识图谱对多个生成文本进行打分，得到多个反馈分数；基于多个反馈分数，从多个生成文本中选择文本进行组合，得到每个输入文本对应的至少一个正负样本对，至少一个正负样本对中的每个正负样本对包括一个作为正样本的生成文本和一个作为负样本的生成文本，且作为正样本的生成文本的反馈分数高于作为负样本的生成文本的反馈分数；以及基于多个输入文本和每个输入文本对应的至少一个正负样本对，对预训练语言模型进行强化学习训练，得到文本生成模型。
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公开(公告)号：CN111143178B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911272754.1
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种用户行为分析方法、装置及设备，所述方法包括：定期获取若干目标用户行为日志；所述目标用户行为日志记录指定时间内用户对应用程序的一个或多个操作行为；对于每一个目标用户行为日志，基于所述操作行为构建每个操作周期内的操作路径，并从所述操作路径中获取目标操作路径；所述操作周期表示用户从打开所述应用程序到关闭所述应用程序的时间；对若干所述目标操作路径进行聚类，获取重复的目标操作路径；基于所述重复的目标操作路径进行分析，获取异常操作行为确定结果；本说明书从每个操作周期内的操作路径中获取不同的目标操作路径进行分析，发现异常操作行为，从而有助于推动产品迭代。
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