企业状态监管方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种企业状态监管方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对所述初始模型进行训练，生成状态数据模型；获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据，并将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值；根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。本发明专利技术通过由大数据技术所生成的状态数据模型来监管待核查企业状态的有效性，实现了结合待核查企业的各类真实数据来反映企业的状态，在确保所监管企业状态的真实性和准确性的同时，还确保了监管的时效性，有利于及时监管和高效监管。

【技术实现步骤摘要】
企业状态监管方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种企业状态监管方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
当前国内餐饮企业数量众多，每年有大量餐饮企业兴起，也存在大量停业的餐饮企业。对于停业的餐饮企业，若未及时办理营业执照注销，其工商登记的营业状态就存在滞后性，而需要监管更新其营业状态。目前监管人员对餐饮企业营业状态的监管，则是依赖于查询工商登记实现。监管人员通常按照设定的期限进行查询，可能查询时餐饮企业已经停业很久，容易导致监管的不及时性。同时，对工商登记的查询还存在效率低下的问题，如此一来也影响了监管的效率。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种企业状态监管方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中对餐饮企业经营状态的监管所存在的不及时和效率低下的技术问题。为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种企业状态监管方法，所述企业状态监管方法包括以下步骤：将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对所述初始模型进行训练，生成状态数据模型；获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据，并将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值；根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。优选地，所述获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据的步骤包括：采集待核查企业的企业文本数据，并从各所述企业文本数据中抽取与企业状态对应的文本数据进行分类，得到多类状态文本数据；分别提取多类所述状态文本数据中的状态关键词，并根据预设数据格式，对提取的多类所述状态关键词进行格式转换，得到所述结构化数据。优选地，所述分别提取多类所述状态文本数据中的状态关键词的步骤包括：分别对多类所述状态文本数据进行分段处理和分句处理，生成多类待识别分句，并剔除多类所述待识别分句中的无效分句；对经剔除所述无效分句后的多类所述待识别分句分别进行分词处理，生成多类待识别分词；将多类所述待识别分词中与所述企业状态无关的噪声词剔除，得到多类所述状态文本数据中的状态关键词。优选地，所述将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值的步骤包括：将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，确定与所述结构化数据中各类子数据分别匹配的目标样本数据；根据与各所述目标样本数据分别对应的分值和权重值，确定各类所述子数据的子分值；根据各类所述子数据的子分值，生成所述结构化数据的数据分值。优选地，所述根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效的步骤包括：根据预设的组合分值与状态之间的对应关系，确定由所述数据分值中最大值、最小值和平均值所形成组合对应的目标状态；查找与所述待核查企业对应的登记状态，并根据所述目标状态和所述登记状态之间的一致性，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。优选地，所述根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效的步骤之后包括：将与所述待核查企业对应的研判分值传输到所述状态数据模型，判断所述研判分值与所述数据分值是否匹配；若与所述数据分值匹配，则将所述数据分值和所述结构化数据对应存储；若与所述数据分值不匹配，则查找所述预设样本数据中与所述结构化数据匹配的目标样本数据；将所述目标样本数据以及与所述目标样本数据对应的分值标签剔除，并将所述研判分值生成为所述结构化数据的待训练分值标签；根据所述结构化数据和所述待训练分值标签，更新所述预设样本数据，并基于更新的所述预设样本数据对所述状态数据模型优化训练。优选地，所述将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对所述初始模型进行训练，生成状态数据模型的步骤包括：获取与预设正向字段名对应的正向样本数据，以及与预设负向字段名对应的负向样本数据，并将各所述正向样本数据和各所述负向样本数据作为所述预设样本数据传输到初始模型，对所述初始模型进行训练，生成模型梯度；将所述模型梯度传输到与所述联邦学习算法对应的协调方，以供所述协调方将所述模型梯度和至少一个基于所述联邦学习算法生成的其他模型梯度进行聚合，生成回传梯度；接收所述协调方返回的回传梯度，并根据所述回传梯度对所述初始模型持续训练，直到所述初始模型收敛，得到所述状态数据模型。为实现上述目的，本专利技术还提供一种企业状态监管装置，所述企业状态监管装置包括：生成模块，用于将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对所述初始模型进行训练，生成状态数据模型；获取模块，用于获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据，并将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值；监管模块，用于根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供企业状态监管设备，所述企业状态监管设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的企业状态监管程序，所述企业状态监管程序被所述处理器执行时实现上述的企业状态监管方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有企业状态监管程序，所述企业状态监管程序被处理器执行时实现上述的企业状态监管方法的步骤。本专利技术提供一种企业状态监管方法、装置、设备及计算机可读存储介质，先将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对初始模型进行训练，生成状态数据模型；再获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据，并将结构化数据传输到状态数据模型，生成结构化数据的数据分值；进而根据该数据分值，监管待核查企业的企业状态是否有效。其中，预设样本数据为各个企业中表征各自状态的各类数据，为各企业真实有效的数据，通过联邦学习算法联合大量企业的预设样本数据进行训练，丰富了训练的样本量，使得所生成的状态数据模型更为准确。因此，通过状态数据模型来监管待核查企业状态的有效性，实现了结合待核查企业的各类真实数据来反映企业的状态，避免了依赖查询工商登记进行监管，在确保所监管企业状态的真实性和准确性的同时，还确保了监管的时效性，有利于及时监管和高效监管。附图说明图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的企业状态监管设备结构示意图；图2为本专利技术企业状态监管方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术企业状态监管装置较佳实施例的功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的企业状态监管设备结构示意图。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业状态监管方法，其特征在于，所述企业状态监管方法包括以下步骤：/n将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对所述初始模型进行训练，生成状态数据模型；/n获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据，并将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值；/n根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。/n

【技术特征摘要】
1.一种企业状态监管方法，其特征在于，所述企业状态监管方法包括以下步骤：
将预设样本数据传输到初始模型，并基于联邦学习算法对所述初始模型进行训练，生成状态数据模型；
获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据，并将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值；
根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。


2.如权利要求1所述的企业状态监管方法，其特征在于，所述获取待核查企业中与企业状态对应的结构化数据的步骤包括：
采集待核查企业的企业文本数据，并从各所述企业文本数据中抽取与企业状态对应的文本数据进行分类，得到多类状态文本数据；
分别提取多类所述状态文本数据中的状态关键词，并根据预设数据格式，对提取的多类所述状态关键词进行格式转换，得到所述结构化数据。


3.如权利要求2所述的企业状态监管方法，其特征在于，所述分别提取多类所述状态文本数据中的状态关键词的步骤包括：
分别对多类所述状态文本数据进行分段处理和分句处理，生成多类待识别分句，并剔除多类所述待识别分句中的无效分句；
对经剔除所述无效分句后的多类所述待识别分句分别进行分词处理，生成多类待识别分词；
将多类所述待识别分词中与所述企业状态无关的噪声词剔除，得到多类所述状态文本数据中的状态关键词。


4.如权利要求1所述的企业状态监管方法，其特征在于，所述将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，生成所述结构化数据的数据分值的步骤包括：
将所述结构化数据传输到所述状态数据模型，确定与所述结构化数据中各类子数据分别匹配的目标样本数据；
根据与各所述目标样本数据分别对应的分值和权重值，确定各类所述子数据的子分值；
根据各类所述子数据的子分值，生成所述结构化数据的数据分值。


5.如权利要求1所述的企业状态监管方法，其特征在于，所述根据所述数据分值，监管所述待核查企业的企业状态是否有效的步骤包括：
根据预设的组合分值与状态之间的对应关系，确定由所述数据分值中最大值、最小值和平均值所形成组合对应的目标状态；
查找与所述待核查企业对应的登记状态，并根据所述目标状态和所述登记状态之间的一致性，监管所述待核查企业的企业状态是否有效。


6.如权利要求1-5任一项所述的企业状态监管方法，其特征在于，所述根据所述数据分值，监管所述待核查...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘春，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44