[發(fā)明專利]可參報(bào)信息的確定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210268310.6
• 申請(qǐng)日: 2022-03-18
• 公開（公告）號(hào): CN114611502A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳芷昕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安國(guó)際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/279
• 分類號(hào): G06F40/279;G06F40/216;G06N3/04
• 代理公司: 北京市京大律師事務(wù)所 11321
• 代理人: 姚維

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種可參報(bào)信息的確定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提高可參報(bào)信息確定的準(zhǔn)確度。所述可參報(bào)信息的確定方法包括：獲取多個(gè)初始參報(bào)信息文本，并抽取各初始參報(bào)信息文本中的參報(bào)條件信息；獲取目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)，并基于目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)和所述參報(bào)條件信息，從多個(gè)初始參報(bào)信息文本中確定目標(biāo)參報(bào)信息文本；通過預(yù)先訓(xùn)練的參報(bào)資格文本抽取模型，提取目標(biāo)參報(bào)信息文本中的多個(gè)參報(bào)資格文本；通過多個(gè)參報(bào)資格文本，確定具有參報(bào)資格的可參報(bào)實(shí)體信息。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，可參報(bào)實(shí)體信息可存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)中。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及預(yù)測(cè)模型技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種可參報(bào)信息的確定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人工智能的發(fā)展，也實(shí)現(xiàn)了智能化的可參報(bào)信息確定，目前，獲取公告文章中的可參報(bào)信息時(shí)，通常是采用規(guī)則匹配或關(guān)鍵字識(shí)別的算法，這種方式難以準(zhǔn)確地獲取與參報(bào)主體自身?xiàng)l件相吻合的可參報(bào)信息，存在準(zhǔn)確度低的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種可參報(bào)信息的確定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提高可參報(bào)信息確定的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明第一方面提供了一種可參報(bào)信息的確定方法，包括：

獲取多個(gè)初始參報(bào)信息文本，并抽取各初始參報(bào)信息文本中的參報(bào)條件信息；

獲取目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)，并基于所述目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)和所述參報(bào)條件信息，從多個(gè)初始參報(bào)信息文本中確定目標(biāo)參報(bào)信息文本；

通過預(yù)先訓(xùn)練的參報(bào)資格文本抽取模型，提取所述目標(biāo)參報(bào)信息文本中的多個(gè)參報(bào)資格文本；

通過多個(gè)參報(bào)資格文本，確定具有參報(bào)資格的可參報(bào)實(shí)體信息。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲取多個(gè)初始參報(bào)信息文本，并抽取各初始參報(bào)信息文本中的參報(bào)條件信息，包括：

獲取多個(gè)初始參報(bào)信息文本；

通過預(yù)先訓(xùn)練的參報(bào)條件抽取模型，對(duì)各初始參報(bào)信息文本進(jìn)行參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽預(yù)測(cè)，得到各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽信息；

根據(jù)各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽信息確定各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件信息。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第二種實(shí)現(xiàn)方式中，所述通過預(yù)先訓(xùn)練的參報(bào)條件抽取模型，對(duì)各初始參報(bào)信息文本進(jìn)行參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽預(yù)測(cè)，得到各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽信息，包括：

通過預(yù)先訓(xùn)練的參報(bào)條件抽取模型中的雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，對(duì)各初始參報(bào)信息文本進(jìn)行參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽概率計(jì)算，得到每個(gè)初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽概率信息；

根據(jù)每個(gè)初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽概率信息和預(yù)置的條件隨機(jī)場(chǎng)算法，確定每個(gè)初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的參報(bào)條件實(shí)體標(biāo)簽信息。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第三種實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲取目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)，并基于所述目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)和所述參報(bào)條件信息，從多個(gè)初始參報(bào)信息文本中確定目標(biāo)參報(bào)信息文本，包括：

對(duì)各初始參報(bào)信息文本中的參報(bào)條件信息進(jìn)行參報(bào)指標(biāo)關(guān)鍵信息識(shí)別，得到各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的指標(biāo)關(guān)鍵信息；

獲取目標(biāo)主體信息，并通過各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的指標(biāo)關(guān)鍵信息從所述目標(biāo)主體信息中提取各初始參報(bào)信息文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)；

將各初始參報(bào)信息文本中的參報(bào)條件信息與對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參報(bào)指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，以確定多個(gè)初始參報(bào)信息文本中符合參報(bào)條件信息的目標(biāo)參報(bào)信息文本。

可選的，在本發(fā)明第一方面的第四種實(shí)現(xiàn)方式中，所述通過預(yù)先訓(xùn)練的參報(bào)資格文本抽取模型，提取所述目標(biāo)參報(bào)信息文本中的多個(gè)參報(bào)資格文本，包括：