[发明专利]基于文本预训练和多任务学习的金融风险预测方法及装置在审
| 申请号： | 202010865079.X | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113743111A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 郭舒;陈桢豫;王丽宏;贺敏;毛乾任;李晨;钟盛海;黄洪仁 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 韩来兵;李雪 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于文本预训练和多任务学习的金融风险预测方法及装置。该方法包括：获取待处理文本；将待处理文本输入第一神经网络模型，以按照风险识别任务的处理流程确定待处理文本的内容是否包括金融风险；在待处理文本的内容包括金融风险的情况下，利用第一神经网络模型按照风险分类任务的处理流程确定金融风险的风险类型；利用第一神经网络模型按照风险主体识别任务的处理流程确定与风险类型匹配的风险主体。本申请通过预训练语言模型技术解决了缺乏对语义的深度挖掘导致模型性能不佳的问题，并采用多任务处理，解决了数据量有限而且任务之间无法进行信息共享导致模型性能不佳的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 文本 训练 任务 学习 金融风险 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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