[發明專利]信用證軟條款識別方法及裝置在審
| 申請號: | 201910699433.3 | 申請日: | 2019-07-31 |
| 公開(公告)號: | CN110399932A | 公開(公告)日: | 2019-11-01 |
| 發明(設計)人: | 王虹;張芳;羅璐璐;張璐 | 申請(專利權)人: | 中國工商銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06F16/903;H04L29/06;G06Q40/04;G06Q50/18 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 王濤;任默聞 |
| 地址: | 100140 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 跟單信用證 訓練樣本 信用證 技術人工 模型訓練 報文 字段 標注 保證 | ||
1.一種信用證軟條款識別方法,其特征在于,包括:
獲取待識別的跟單信用證報文;
提取出所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項;
將提取出的所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項輸入到訓練好的軟條款識別模型中,得到軟條款識別結果,其中,所述軟條款識別模型的訓練樣本為在提取出的用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項上標注出各軟條款對應的字段形成的訓練樣本。
2.根據權利要求1所述的信用證軟條款識別方法,其特征在于,還包括:
獲取用于模型訓練的跟單信用證報文;
提取出所述用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項;
在提取出的所述用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項上標注出各軟條款對應的字段,形成訓練樣本;
根據所述訓練樣本訓練所述軟條款識別模型。
3.根據權利要求1所述的信用證軟條款識別方法,其特征在于,在所述提取出所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項之后,還包括:
確定所述待識別的跟單信用證報文的報文類型;
將提取出的所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項與預設的所述報文類型對應的規則軟條款模板集合進行對比,以識別出所述待識別的跟單信用證報文中的規則軟條款,其中,所述規則軟條款模板包括:規則軟條款對應的條款項字段。
4.根據權利要求1所述的信用證軟條款識別方法,其特征在于,在所述將提取出的所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項輸入到訓練好的軟條款識別模型中,得到軟條款識別結果之前,還包括:
對預設條款編號的條款項進行拆分,將條款項拆分成多個條款項要素。
5.根據權利要求2所述的信用證軟條款識別方法,其特征在于,在所述提取出所述用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項之后,還包括:
對預設條款編號的條款項進行拆分,將條款項拆分成多個條款項要素;
所述在提取出的所述用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項上標注出各軟條款對應的字段,具體包括:
在條款項對應的條款項要素上標注出軟條款對應的字段。
6.根據權利要求1所述的信用證軟條款識別方法,其特征在于,在所述得到軟條款識別結果之后,還包括;
若所述軟條款識別結果中包含識別出的軟條款,根據預設的軟條款與軟條款提示信息的對應關系確定出識別出的軟條款對應的軟條款提示信息,并將該軟條款提示信息發送給所述待識別的跟單信用證報文對應的用戶。
7.根據權利要求2所述的信用證軟條款識別方法,其特征在于,所述根據所述訓練數據訓練所述軟條款識別模型,具體包括:
采用FastText模型訓練所述軟條款識別模型。
8.一種信用證軟條款識別裝置,其特征在于,包括:
待識別信用證獲取單元,用于獲取待識別的跟單信用證報文;
條款項提取單元,用于提取出所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項;
軟條款識別單元,用于將提取出的所述待識別的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項輸入到訓練好的軟條款識別模型中,得到軟條款識別結果,其中,所述軟條款識別模型的訓練樣本為在提取出的用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項上標注出各軟條款對應的字段形成的訓練樣本。
9.根據權利要求8所述的信用證軟條款識別裝置,其特征在于,還包括:
訓練報文獲取單元,用于獲取用于模型訓練的跟單信用證報文;
訓練報文提取單元,用于提取出所述用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項;
訓練樣本生成單元,用于在提取出的所述用于模型訓練的跟單信用證報文中各條款編號對應的條款項上標注出各軟條款對應的字段,形成訓練樣本;
模型訓練單元,用于根據所述訓練樣本訓練所述軟條款識別模型。
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