[發明專利]基于人工智能的非結構化文檔監管方法及存儲介質在審
| 申請號： | 202111344801.6 | 申請日： | 2021-11-15 |
| 公開（公告）號： | CN114064920A | 公開（公告）日： | 2022-02-18 |
| 發明（設計）人： | 鄭敏;阮義清;羅建新;池毓成;陳穎華 | 申請（專利權）人： | 福建正孚軟件有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/36 | 分類號： | G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 福州市景弘專利代理事務所(普通合伙) 35219 | 代理人： | 施文武 |
| 地址： | 350001 福建省福州市鼓樓*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 人工智能 結構 文檔 監管 方法 存儲 介質 | ||
1.一種基于人工智能的非結構化文檔監管方法，其特征在于，包括以下步驟：
從企業或者項目中獲取監管文檔作為雙向LSTM+RNN實體及實體關系抽取聯合模型訓練的素材，并通過模型訓練輸出實體及實體關系抽取聯合模型；
將訓練得到的實體及實體關系抽取聯合模型封裝為實體及實體關系識別服務；
監管過程中，不斷輸入監管文檔供實體及實體關系識別服務進行信息抽取，構建監管知識圖譜；
通過監管知識圖譜，對非結構文檔進行監管。
2.根據權利要求1所述基于人工智能的非結構化文檔監管方法，其特征在于，所述步驟“通過監管知識圖譜，對非結構文檔進行監管”具體包括以下步驟：
通過監管知識圖譜及監管規則庫，對企業或者項目的風險進行評估。
3.根據權利要求2所述基于人工智能的非結構化文檔監管方法，其特征在于，所述監管規則庫為通過平臺預置并后續不斷錄入完善。
4.根據權利要求1所述基于人工智能的非結構化文檔監管方法，其特征在于，所述步驟“通過監管知識圖譜，對非結構文檔進行監管”具體還包括以下步驟：
通過監管知識圖譜對監管問題溯源分析定位根源或者影響因子。
5.根據權利要求4所述基于人工智能的非結構化文檔監管方法，其特征在于，所述步驟“通過監管知識圖譜對監管問題溯源分析定位根源或者影響因子”之后還包括步驟：
根據可視化技術呈現監管問題的影響范圍。
6.一種存儲介質，所述存儲介質內存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器運行時執行以下步驟：
從企業或者項目中獲取監管文檔作為雙向LSTM+RNN實體及實體關系抽取聯合模型訓練的素材，并通過模型訓練輸出實體及實體關系抽取聯合模型；
將訓練得到的實體及實體關系抽取聯合模型封裝為實體及實體關系識別服務；
監管過程中，不斷輸入監管文檔供實體及實體關系識別服務進行信息抽取，構建監管知識圖譜；
通過監管知識圖譜，對非結構文檔進行監管。
7.根據權利要求6所述存儲介質，其特征在于，所述步驟“通過監管知識圖譜，對非結構文檔進行監管”具體包括以下步驟：
通過監管知識圖譜及監管規則庫，對企業或者項目的風險進行評估。
8.根據權利要求7所述存儲介質，其特征在于，所述監管規則庫為通過平臺預置并后續不斷錄入完善。
9.根據權利要求6所述存儲介質，其特征在于，所述步驟“通過監管知識圖譜，對非結構文檔進行監管”具體還包括以下步驟：
通過監管知識圖譜對監管問題溯源分析定位根源或者影響因子。
10.根據權利要求9所述存儲介質，其特征在于，所述步驟“通過監管知識圖譜對監管問題溯源分析定位根源或者影響因子”之后還包括步驟：
根據可視化技術呈現監管問題的影響范圍。
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