[发明专利]快件虚假签收识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种快件虚假签收识别方法，其特征在于，所述快件虚假签收识别方法包括：

在检测到快件签收信息被变更时，获取被变更的快件对应的快件信息，得到待识别数据集，其中，所述待识别数据集中包括至少一个快件的配送数据；

识别所述配送数据中的签收信息字段，并提取所述签收信息字段中包含的签收内容；

将所述签收内容输入预置的签收特征识别模型中进行特征识别，生成签收特征序列；

判断所述签收特征序列中是否存在签收异常情况的特征；

若存在签收异常情况的特征时，则将对应的快件标记为虚假签收。

2.根据权利要求1所述的快件虚假签收识别方法，其特征在于，所述在检测到快件签收信息被变更时，获取被变更的快件对应的快件信息，得到待识别数据集包括：

在检测到虚假签收识别程序被触发时，确定当前的识别周期信息；

根据所述识别周期信息确定快件签收信息最后变更时间的时间范围；

从快件信息库中筛选快件签收信息最后变更时间在所述时间范围内的快件信息；

提取每个所述快件信息中的配送数据，得到待识别数据集。

3.根据权利要求2所述的快件虚假签收识别方法，其特征在于，所述识别所述配送数据中的签收信息字段，并提取所述签收信息字段中包含的签收内容包括：

识别所述配送数据中的签收信息字段，提取所述签收信息字段中包含的签收文本和签收超链接；

根据预置的文本信息提取工具对所述签收文本进行内容提取，得到签收人内容；

根据所述签收超链接访问签收时的现场图像，并获取所述签收时的现场图像的图像信息和拍摄地点定位信息；

根据所述拍摄地点图像信息和所述拍摄地点定位信息确定签收地点内容。

4.根据权利要求3所述的快件虚假签收识别方法，其特征在于，在将对应的快件标记为虚假签收之后，还包括：

基于所述签收异常情况的特征确定所述被标记为虚假签收的快件的虚假签收类型；

获取所述被标记为虚假签收的快件的快件信息中包含的配送信息，其中，所述配送信息包括配送点标识和配送员标识；

基于所述配送点标识和配送员标识在快件信息库中查找出配送点信息和配送员信息；

根据各所述快件信息的虚假签收类型、配送点信息和配送员信息生成虚假签收信息统计报表。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的快件虚假签收识别方法，其特征在于，在所述检测到快件签收信息被变更之前，还包括：

获取客户投诉数据，根据所述客户投诉数据在快件信息库中筛选出多条历史快件信息，得到历史数据集；

对历史数据集的历史快件信息进行签收状态的标注，得到标注数据集，其中，所述签收状态包括是否存在虚假签收以及虚假签收类型；

根据所述标注数据集对初始分类识别工具进行训练，得到签收特征识别模型，其中，所述初始分类识别工具中预置有分类算法。

6.根据权利要求5所述的快件虚假签收识别方法，其特征在于，所述根据所述标注数据集对初始分类识别工具进行训练，得到签收特征识别模型包括：

获取所述标注数据集中的标注快件信息中的物流最后更新时间；

根据所述物流最后更新时间对所述标注快件信息进行排序，得到标注数据序列；

基于预设的抽选规则，根据所述标注数据序列中的数据顺序在所述标注数据序列中抽选出多个训练数据得到训练集，并将其余数据组成测试集；

根据所述训练集和测试集对初始分类识别工具进行训练，得到签收特征识别模型。

7.根据权利要求6所述的快件虚假签收识别方法，其特征在于，所述获取客户投诉数据，根据所述客户投诉数据在快件信息库中筛选出多条历史快件信息，得到历史数据集包括：

获取客户投诉数据，并获取所述客户投诉数据中包含的配送轨迹和签收信息；

在快件信息库中分别筛选出配送轨迹与所述客户投诉数据一致的快件信息和签收信息与所述客户投诉数据一致的快件信息，得到预选数据集；

对所述预选数据集中包含的快件信息进行数据清洗，得到历史数据集。