[发明专利]一种欺诈案例的串并方法、装置及设备

权利要求书

1.一种欺诈案例的串并方法，所述方法包括：

获取多个历史欺诈案例中包含的非结构化数据；

分别从每个所述历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重；

对提取的所述第一结构化关键词进行分类，得到提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别；

基于提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别，确定不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度；

基于提取的所述第一结构化关键词对应的权重和所述不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度，对所述多个历史欺诈案例进行串并处理。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取多个历史欺诈案例中包含的结构化数据，所述结构化数据中包括每个所述历史欺诈案例中的第二结构化关键词和每个所述第二结构化关键词对应的关键词类别；

确定所述第二结构化关键词对应的权重；

所述基于提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别，确定不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度，包括：

基于提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别和每个所述第二结构化关键词对应的关键词类别，确定不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度；

所述基于提取的所述第一结构化关键词对应的权重和所述不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度，对所述多个历史欺诈案例进行串并处理，包括：

基于提取的所述第一结构化关键词对应的权重、所述第二结构化关键词对应的权重和所述不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度，对所述多个历史欺诈案例进行串并处理。

3.根据权利要求1所述的方法，所述非结构化数据中包括文本数据，所述分别从每个所述历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重，包括：

分别基于关键词抽取算法从每个所述历史欺诈案例中包含的文本数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重。

4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：

分别对每个所述历史欺诈案例中包含的文本数据进行预处理，得到处理后的文本数据，所述预处理包括以下中的一种或多种：分词处理、停用词过滤处理。

5.根据权利要求1所述的方法，所述非结构化数据中包括语音数据，所述分别从每个所述历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重，包括：

分别基于语音识别算法对每个所述历史欺诈案例中包含的语音数据进行识别，得到所述语音数据对应的文本数据；

分别基于关键词抽取算法从所述语音数据对应的文本数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重。

6.根据权利要求1所述的方法，所述非结构化数据中包括图像数据，所述分别从每个所述历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重，包括：

分别基于图像识别算法对每个所述历史欺诈案例中包含的图像数据进行识别，得到所述图像数据对应的文本数据；

分别基于关键词抽取算法从所述图像数据对应的文本数据中提取第一结构化关键词，并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重。

7.根据权利要求3-6中任一项所述的方法，所述关键词抽取算法包括以下中的一种或多种：TF-IDF算法和TextRank算法。