[发明专利]检测黑名单的方法、装置、设备、介质和程序产品

权利要求书

1.一种检测黑名单的方法，包括：

获取待处理信息；

采用语义分析模型解析所述待处理信息，得到针对所述待处理信息的多个结构化数据；以及

采用预设黑名单检索引擎，确定所述多个结构化数据中的黑名单数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待处理信息包括多条信息；采用语义分析模型解析所述待处理信息包括：

识别所述待处理信息，以确定所述待处理信息中具有预定标识的至少一条信息，作为待解析信息；以及

采用所述语义分析模型解析所述待解析信息中的每条信息，得到表征所述每条信息的结构化数据。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括在确定所述多个结构化数据中的黑名单数据之后：

根据预设规则确定所述黑名单数据中的误中数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预设规则确定所述黑名单数据中的误中数据包括：

确定所述黑名单数据中属于预设白名单的数据为误中数据。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其中，所述待处理信息包括处理业务所生成的信息；所述根据预设规则确定所述黑名单数据中的误中数据包括：确定所述黑名单数据中满足预设误中规则的数据为误中数据，所述预设误中规则包括以下至少之一：

所述黑名单数据与已确认误中的第一数据相同，所述第一数据与所述黑名单数据为处理同一业务所生成的数据；

在所述黑名单数据指示业务对象，且所述黑名单数据指示的业务对象的类型与所述业务所针对的业务对象类型不一致；

所述黑名单数据为预设信息的部分信息；

所述黑名单数据中包括非结构化的数据；或者

所述黑名单数据为预设类型的数据。

6.根据权利要求1、4、5中任一项所述的方法，其中，所述根据预设规则确定所述黑名单数据中的误中数据包括：

采用预设机器学习模型，确定所述黑名单数据中每个黑名单数据属于误中数据的概率；以及

根据所述每个黑名单数据属于误中数据的概率与预设阈值，确定所述每个黑名单数据是否属于误中信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定针对所述每个黑名单数据是否属于误中信息包括：

在所述每个黑名单数据属于误中数据的概率大于等于第一预设阈值的情况下，确定所述每个黑名单数据属于误中数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，确定针对所述每个黑名单数据是否属于误中信息还包括：

在所述每个黑名单数据属于误中数据的概率小于所述第一预设阈值，且大于等于第二预设阈值的情况下，确定所述每个黑名单数据属于可疑误中数据；

在所述每个黑名单数据属于误中数据的概率小于所述第二预设阈值的情况下，确定所述每个黑名单数据属于命中数据。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述预设机器学习模型包括不同类型的至少两个模型，确定所述黑名单数据中每个黑名单数据属于误中数据的概率包括：

根据所述每个黑名单数据，确定所述至少两个模型中每个模型的输入数据；

以所述输入数据输入所述每个模型，输出针对所述每个黑名单数据的输出信息，以得到针对所述每个黑名单数据的至少两个输出信息；以及

根据针对所述每个黑名单数据的至少两个输出信息，确定所述每个黑名单数据属于误中数据的概率。

10.一种检测黑名单的装置，包括：

信息获取模块，用于获取待处理信息；

信息解析模块，用于采用语义分析模型解析所述待处理信息，得到针对所述待处理信息的多个结构化数据；以及

黑名单确定模块，用于采用预设黑名单检索引擎，确定所述多个结构化数据中的黑名单数据。