【技术实现步骤摘要】
身份识别方法、装置、程序产品、介质及设备
[0001]本说明书涉及互联网
，尤其涉及身份识别方法、装置、程序产品、介质及设备。
技术介绍
[0002]配送服务广泛应用于网购、餐饮外卖、跑腿代购等场景中。如餐饮外卖等场景，用户利用客户端下单后，服务端会快速为该配送运单分配配送运力；配送运力会到达店铺方的位置，领取需配送的物品并送达至用户指定的送达位置。其中，服务端对配送运力的身份识别，能够保障配送运力、店铺方、用户方以及配送的物品的安全。基于此，需要提供准确率较高的身份识别方案。
技术实现思路
[0003]为克服相关技术中存在的问题，本说明书实施例提供了身份识别方法、装置、程序产品、介质及设备。
[0004]根据本说明书实施例的第一方面，提供一种身份识别方法，包括：
[0005]针对已完成的配送运单，获取待识别配送运力在所述配送运单的配送过程中的通话音频以及用户对所述待识别配送运力的评论文本；
[0006]调用训练好的多模态模型，所述多模态模型用于提取所述通话音频的频域特征以及提取...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种身份识别方法，包括：针对已完成的配送运单，获取待识别配送运力在所述配送运单的配送过程中的通话音频以及用户对所述待识别配送运力的评论文本；调用训练好的多模态模型，所述多模态模型用于提取所述通话音频的频域特征以及提取所述评论文本的文本特征并融合后，预测所述待识别配送运力的身份类别信息；根据所述多模态模型预测的身份类别信息以及所述待识别配送运力注册的身份类别信息，对所述待识别配送运力进行身份识别。2.根据权利要求1所述的方法，所述多模态模型包括基于注意力机制的注意力模块，所述多模态模型在预测所述待识别配送运力的身份类别信息时，还结合所述注意力模块在训练阶段学习到的不同区域信息对不同身份类别配送运力的频域特征的影响以及所述待识别配送运力所属地理区域的区域信息进行预测。3.根据权利要求1所述的方法，所述多模态模型包括基于注意力机制的注意力模块，所述多模态模型在预测所述待识别配送运力的身份类别信息时，还结合所述注意力模块在训练阶段学习到的不同年龄信息对不同身份类别配送运力的频域特征的影响以及所述待识别配送运力的年龄信息进行预测。4.根据权利要求1所述的方法，所述多模态模型的训练数据包括：携带有人称称呼的历史评论文本。5.一种配送运力的身份识别方法，包括：针对已完成的配送运单，获取待识别配送运力在所述配送运单的配送过程中的通话音频以及所述配送运力所属地理区域的区域信息；调用训练好的身份类别预测模型，所述身份类别预测模型包括基于注意力机制的注意力模块，所述身份类别预测模型用于利用所述注意力模块在训练阶段学习到的不同区域信息对不同身份类别的配送运力的频域特征的影响，通过提取所述通话音频的频域特征以及结合所述区域信息，预测所述待识别配送运力的身份类别信息；根据所述身份类别预测模型预测的身份类别信息以及所述待识别配送运力注册的身...
【专利技术属性】
技术研发人员：付磊，马谱皓，汪安辉，齐峰，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。