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龍圖騰網(wǎng)獲悉之江實驗室申請的專利一種基于抽取文本因子增強的車險欺詐行為識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115293133B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210564739.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/211；該發(fā)明授權(quán)一種基于抽取文本因子增強的車險欺詐行為識別方法是由陳奎;那崇寧;丁鍇;楊佳熹設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于抽取文本因子增強的車險欺詐行為識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于抽取文本因子增強的車險欺詐行為識別方法，在文本抽取前期階段，通過度量文本相似度解決原始數(shù)據(jù)缺省和錯誤問題，利用車險場景知識構(gòu)建車輛事故描述關(guān)鍵詞詞匯表，提升車險場景文本分詞準(zhǔn)確度。本發(fā)明融合了詞性句法信息，設(shè)計了預(yù)訓(xùn)練語言模型聯(lián)合框架。利用預(yù)訓(xùn)練語言模型知識抽取事故觸發(fā)詞，結(jié)合注意力機制學(xué)習(xí)句法關(guān)系權(quán)重，通過詞性過濾優(yōu)化抽取結(jié)果。本發(fā)明還提出并設(shè)計了事故原因轉(zhuǎn)譯模版幫助抽取事故原因，可以有效減低模型中間存在的傳遞誤差。最后，整合抽取的文本因子，利用Transformer編碼器將離散的結(jié)構(gòu)化文本編碼，并采用集成學(xué)習(xí)模型預(yù)測是否存在車險欺詐行為。

本發(fā)明授權(quán)一種基于抽取文本因子增強的車險欺詐行為識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于抽取文本因子增強的車險欺詐行為識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 1從車輛事故發(fā)生地址文本中抽取結(jié)構(gòu)化地址信息； 2構(gòu)造車輛事故描述關(guān)鍵詞詞匯表以輔助車輛事故描述、事故查勘描述文本分詞； 3利用預(yù)訓(xùn)練語言模型抽取車輛事故描述中的事故觸發(fā)詞，結(jié)合詞性分析與句法分析獲取事故對象； 4設(shè)計事故原因轉(zhuǎn)譯模版，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練語言模型抽取事故查勘描述文本中的事故原因； 5利用預(yù)訓(xùn)練語言模型對事故查勘描述文本進行文本分類，獲得事故結(jié)果分類； 6整合從文本中抽取獲得結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)造文本編碼器對結(jié)構(gòu)化文本編碼； 7采用集成學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)識別車險欺詐行為。

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