基于人工智能的数据调整方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的数据调整方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：基于预设的时间间隔，在目标时间段内出现的事件中确定目标事件；基于预先定义的事项标识，在目标事件中抽取与所述事项标识相应的词汇向量和句子向量；将词汇向量与句子向量进行融合得到融合向量；将融合向量输入影响计算模型，得到目标事件对应的影响值；获取第一指标数据，并基于所述影响值，对第一指标数据进行处理，得到第二指标数据，所述第二指标数据中包括多个日期；在所述多个日期中，确定历史日期，并获取历史日期对应的历史完成数据；根据历史完成数据对第二指标数据进行调整，得到第三指标数据。本申请提高了数据调整的效率。调整的效率。调整的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的数据调整方法、装置、电子设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的数据调整方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]在大数据时代，随着企业的业务内容、数据量逐步走向多元化、大量化，企业所关注的业务指标也开始变得异常的庞杂，这就使得保证指标数据的准确性成为一项艰巨的任务。业务内容和政策经常发生变动，且指标数据需要随着业务内容以及政策等进行自动调整。
[0003]但是，指标数据无法很好地实现随业务内容及政策进行自动调整，所以导致指标数据的调整效率差，确定的指标数据不准。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的数据调整方法、装置、电子设备及介质，通过目标事件自动调整指标数据，提高指标数据的调整效率。
[0005]第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的数据调整方法，所述方法包括：
[0006]基于预设的时间间隔，在目标时间段内出现的事件中确定目标事件；
[0007]基于预先定义的事项标识，在所述目标事件中抽取与所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数据调整方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的时间间隔，在目标时间段内出现的事件中确定目标事件；基于预先定义的事项标识，在所述目标事件中抽取与所述事项标识相应的词汇向量和句子向量；将所述词汇向量与所述句子向量进行融合，得到融合向量；将所述融合向量输入预先训练的影响计算模型，得到所述目标事件对应的影响值；获取预先设置的第一指标数据，并基于所述影响值，对所述第一指标数据进行加权处理，得到第二指标数据，所述第二指标数据中包括多个日期；在所述多个日期中，确定历史日期，并获取所述历史日期对应的历史完成数据；根据所述历史完成数据对所述第二指标数据进行调整，得到第三指标数据。2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据调整方法，其特征在于，所述基于预设的时间间隔，在目标时间段内出现的事件中确定目标事件包括：基于预设的时间间隔，获取在目标时间段内出现的事件，并为所述目标期限内的事件生成血缘关系图；基于预先确定的识别事件，在所述血缘关系图中确定第一事件；将所述血缘关系图中与所述第一事件存在血缘关系的事件确定为第二事件；将所述第一事件和所述第二事件，确定为目标事件。3.如权利要求1所述的基于人工智能的数据调整方法，其特征在于，所述在所述目标事件中抽取与所述事项标识相应的词汇向量包括：对所述目标事件内容进行分词处理，得到多个分词；获取分词与分词之间的连接度及获取连接度小于或者等于预设连接度阈值的目标连接度；以分词为节点，在目标连接度对应的两个分词之间建立无向边，得到无向网络结构图；计算所述无向网络结构图中每个节点的网络特征值并根据所述网络特征值筛选出目标节点；将所述目标节点对应的字词作为关键词并获取所述关键词的词汇向量。4.如权利要求3所述的基于人工智能的数据调整方法，其特征在于，所述计算所述无向网络结构图中每个节点的网络特征值并根据所述网络特征值筛选出目标节点包括：计算每个节点的第一中心度和第二中心度；将所述每个节点的第一中心度与第二中心度进行加权和计算，得到所述每个节点的网络特征值；根据所述网络特征值的大小依次对所述节点进行降序排序；根据降序排序的结果，获取前K个节点作为目标节点。5.如权利要求4所述的基于人工智能的数据调整方法，其特征在于，所述计算每个节点的第一中心度包括：获取与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻芳，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：