信息审核分类模型的构建方法和信息审核方法技术

本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种信息审核分类模型的构建方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取样本图像，对样本图像进行光学字符识别，得到文本识别结果，进行语义分析，根据对文本识别结果的语义分析结果，提取目标文本，基于与业务方对应的审核标签生成规则，生成与目标文本对应的审核标签进行审核标签标注，根据携带有审核标签的目标文本进行模型训练，得到信息审核分类模型。不依赖人工进行打标签处理，不仅提高了样本的生成速度，而且能够生成适用于不同的业务方的模型训练的审核标签，实现了样本图像的复用，快速训练得到信息审核分类模型。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的信息审核结果可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
信息审核分类模型的构建方法和信息审核方法
本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种信息审核分类模型的构建方法、信息审核方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着信息技术的发展，信息的审核在日常生活中的应用越来越广泛。以贷款审核为例，贷款人的申请信息层层审核，银行再进行人工审核，人工审核过程复杂、耗时长，人工审核难以控制审核量的按时完成，造成贷款人对银行方的服务产生质疑，使银行方利益受损。由于信息审核涉及的流程和经办人员众多，就信息审核的过程而言，请求人等待时间太长。对审核方而言，审核流程十分的复杂不说，而且人工审核是否合乎标准难以判断。随着人工智能技术的发展，通过训练神经网络模型取代人工处理在各个行业得到了应用，但在信息审核方面，由于模型的训练依赖于大量的训练样本，而样本需要基于历史审核记录通过人工进行样本标签标记，且不同的业务方由于其存在不同的审核标准，同样的样本训练得到的模型无法适用于不同的业务方，从而导致模型训练需要耗费大量时间进行样本准备工作，模型训练过程效率低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息审核分类模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取样本图像，对所述样本图像进行光学字符识别，得到文本识别结果；/n对所述文本识别结果进行语义分析，根据语义分析结果，提取所述文本识别结果中的目标文本；/n基于与业务方对应的审核标签生成规则，生成与所述目标文本对应的审核标签，对所述目标文本进行审核标签标注；/n根据携带有审核标签的目标文本，对初始分类模型进行训练，得到信息审核分类模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息审核分类模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取样本图像，对所述样本图像进行光学字符识别，得到文本识别结果；
对所述文本识别结果进行语义分析，根据语义分析结果，提取所述文本识别结果中的目标文本；
基于与业务方对应的审核标签生成规则，生成与所述目标文本对应的审核标签，对所述目标文本进行审核标签标注；
根据携带有审核标签的目标文本，对初始分类模型进行训练，得到信息审核分类模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与业务方对应的审核标签生成规则，生成与所述目标文本对应的审核标签，对所述目标文本进行审核标签标注包括：
获取业务方对风险等级的评定配置参数；
根据所述评定配置参数，确定审核标签生成规则；
根据所述审核标签生成规则，遍历所述目标文本，对所述目标文本中的信息进行分类统计；
根据所述分类统计结果和所述审核标签生成规则，生成审核标签；
根据所述目标文本生成特征向量，并对所述特征向量进行审核标签标注。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述包含目标文本的图像为征信报告；所述根据所述评定配置参数，确定审核标签生成规则包括：
根据所述评定配置参数中的用户类型，确定与所述用户类型对应各风险等级的负面信用交易阈值参数；其中，所述用户类型包括个人用户和企业用户；
根据所述负面信用交易阈值参数，配置与风险等级对应的标签生成规则。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述负面信用交易阈值参数，配置与风险等级对应的标签生成规则包括：
提取所述评定配置参数中对不同负面信用交易类型的权重参数；
根据所述权重参数和所述负面信用交易阈值参数中的阈值数据，配置与风险等级对应的标签生成规则。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述负面信用交易阈值参数，配置与风险等级对应的标签生成规则包括：
从所述负面信用交易阈值参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：高文，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44