[发明专利]一种异常数据审核方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能和数字医疗领域，应用于智慧医疗领域中，揭露了一种异常数据审核方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取异常数据；对异常数据进行分类，得到异常数据对应的类别；基于类别，从预设数据库中获取对应的审核内容；通过关键词提取模型对异常数据进行特征提取，得到异常数据的特征文本；利用文本匹配模型对审核内容与特征文本进行匹配，得到对应的匹配度；将各匹配度与预设阈值进行比较，以确定审核结果。本申请还涉及区块链技术，异常数据存储于区块链中。本申请能提高对异常数据的审核效率。

技术领域

本申请涉及人工智能和数字医疗领域，尤其涉及一种异常数据审核方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在当今社会背景下，越来越多的人开始重视保险的购入，随着保险的购入量不断增多，理赔案件申请量也在不断增加，而对于理赔案件这一类异常数据的审核工作量也不断加重。在现有技术中常通过审核人结合保全历史记录、核保历史记录以及理赔出现原因等，对异常数据进行审核，其效率较低。在其他审核方式中，例如目前的理赔系统，其主要进行一个时间判断以及人员审核，没有进一步审核，后续审核还是主要由人工进行，处理效率已然很低。因此，如何提高异常数据的审核效率成为了亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种异常数据审核方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中异常数据的审核效率较低的问题。

为解决上述问题，本申请提供了一种异常数据审核方法，包括：

获取异常数据；

对所述异常数据进行分类，得到所述异常数据对应的类别；

基于所述类别，从预设数据库中获取对应的审核内容；

通过关键词提取模型对所述异常数据进行特征提取，得到所述异常数据的特征文本，所述关键词提取模型基于TextRank模型得到；

利用文本匹配模型对所述审核内容与所述特征文本进行匹配，得到对应的匹配度，所述文本匹配模型基于bimpm模型训练得到；

将各所述匹配度与预设阈值进行比较，以确定审核结果。

进一步的，所述对所述异常数据进行分类，得到所述异常数据对应的类别包括：

获取所有所述类别对应的文本数据；

对所述异常数据进行扫描，判断所述异常数据中是否含有所述文本数据；

若所述异常数据含有所述文本数据，则将所述文本数据对应的类别作为所述异常数据的类别；

若所述异常数据未含有所述文本数据，则利用文本分类模型，对所述异常数据进行分类，得到所述异常数据对应的类别，所述文本分类模型基于LDA模型训练得到。

进一步的，所述利用文本分类模型，对所述异常数据进行分类，得到所述异常数据对应的类别包括：

利用所述文本分类模型，对所述异常数据进行预分类，得到所述异常数据的分类结果；

将所述分类结果与所述文本数据进行比较，判断所述文本数据中是否包含所述分类结果；

若所述文本数据中包含所述分类结果，则将所述分类结果作为所述异常数据对应的类别；

若所述文本数据中不包含所述分类结果，则向用户发送第一问题信息。

进一步的，所述通过关键词提取模型对所述异常数据进行特征提取，得到所述异常数据的特征文本包括：

对所述异常数据切分，得到异常数据中各部分对应的字词；

利用所述关键词提取模型对所述异常数据中各部分字词独立进行特征提取，得到各部分中的特征以及对应的权重；