System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 电子保函检查方法、装置、设备及介质制造方法及图纸_技高网

电子保函检查方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

技术编号:40541721 阅读:5 留言:0更新日期:2024-03-05 18:57
本发明专利技术提供电子保函检查方法、装置、设备及介质,涉及自然语言处理技术领域,方法包括:获取待检查保函以及问题文本;将问题文本输入至已训练的文本特征提取模型中以获取问题文本对应的问题特征向量;将待检查保函的各个条款分别输入至文本特征提取模型中以获取待检查保函的各个条款分别对应的条款特征向量;基于条款特征向量和问题特征向量从待检查保函中提取待检查条款;对待检查条款进行标记,并接收针对待检查条款的检查结果。本发明专利技术可以提升保函检查效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能,尤其涉及电子保函检查方法、装置、设备及介质


技术介绍

1、保函(letter of guarantee,l/g)又称保证书,是指企业或个人应申请人的请求,向第三方开立的一种书面信用担保凭证。在现有技术中,保函中涉及的保证内容的参与方往往是已有的保函的模板上进行补充填写来生成新的保函。但是由于保函中涉及的保证内容的参与方的实际情况、需求等不相同,保函中用户关心的条款也不同,保函模板中的条款不一定满足用户的需要,用户需要查找保函中针对自己关心的内容进行约定的条款,并对其进行检查。在现有技术中,需要人工逐一阅读保函条款来查找保函中对自己关心的内容进行约定的条款以实现对保函的检查,费时费力。


技术实现思路

1、本专利技术提供电子保函检查方法、装置、设备及介质,用以解决现有技术中需要人工逐一阅读保函条款来检查保函,费时费力的缺陷,实现电子保函的自动检查。

2、本专利技术提供一种电子保函检查方法,包括:

3、获取待检查保函以及问题文本;

4、将所述问题文本输入至已训练的文本特征提取模型中以获取所述问题文本对应的问题特征向量;

5、将所述待检查保函的各个条款分别输入至所述文本特征提取模型中以获取所述待检查保函的各个条款分别对应的条款特征向量;

6、基于所述条款特征向量和所述问题特征向量从所述待检查保函中提取待检查条款;

7、对所述待检查条款进行标记,并接收针对所述待检查条款的检查结果

8、根据本专利技术提供的一种电子保函检查方法,所述文本特征提取模型基于多组第一训练数据和第二训练数据训练得到,所述第一训练数据中包括样本问题文本、所述样本问题文本对应标签条款文本,所述第二训练数据中包括第一样本条款、第二样本条款以及相似度标签,所述相似度标签反映所述第一样本条款和所述第二样本条款之间的相似度。

9、根据本专利技术提供的一种电子保函检查方法,所述接收针对所述待检查条款的检查结果之后,还包括:

10、将所述待检查保函分别发送至多个检查终端;

11、接收每个所述检查终端返回的检查数据,所述检查数据包括修订条款以及所述修订条款对应的修订意见,所述修订条款为所述待检查保函中的条款;

12、基于所述检查数据对所述待检查保函进行更新。

13、根据本专利技术提供的一种电子保函检查方法,所述将所述待检查保函分别发送至多个检查终端,包括:

14、将所述待检查保函中的参与方名称替换为预设的虚拟名称,得到加密后的所述待检查保函;

15、将加密后的所述待检查保函发送至所述多个检查终端。

16、根据本专利技术提供的一种电子保函检查方法,所述对所述待检查保函中的参与方名称替换为预设的虚拟名称,得到加密后的所述待检查保函,包括:

17、将所述待检查保函输入至已训练的实体抽取模型中,获取所述实体抽取模型输出的所述待检查保函中的参与方名称;

18、基于所述参与方名称获取所述待检查保函的每个参与方对应的属性信息;

19、将所述待检查保函中的所述参与方名称替换为对应的所述虚拟名称;

20、根据所述待检查保函中每个参与方对应的属性信息为对应的虚拟名称关联属性信息。

21、根据本专利技术提供的一种电子保函检查方法,所述实体抽取模型的训练过程包括:

22、将样本保函输入至所述实体抽取模型中,获取所述实体抽取模型输出的样本参与方名称;

23、将所述样本保函中相同的样本参与方名称替换为相同的所述虚拟名称以生成样本加密保函;

24、将所述样本加密保函中包括所述虚拟名称的条款输入至所述文本特征提取模型中,获取所述文本特征提取模型输出的第一样本条款向量;

25、将所述样本保函中包括所述样本参与方名称的条款输入至所述文本特征提取模型中,获取所述文本特征提取模型输出的第二样本条款向量;

26、基于所述第一样本条款向量和所述第二样本条款向量更新所述实体抽取模型。

27、根据本专利技术提供的一种电子保函检查方法,所述基于所述检查数据对所述待检查保函进行更新,包括:

28、将所述待检查条款以及所述待检查条款对应的所述修订意见按照预设的模板组合,生成提示文本;

29、将所述提示文本输入至大语言模型中,获取所述大语言模型输出的更新文本;

30、将所述更新文本以及所述修订意见加入至所述待检查保函中。

31、本专利技术还提供一种电子保函检查装置,包括:获取模块,用于获取待检查保函以及问题文本;

32、第一特征提取模块,用于将所述问题文本输入至已训练的文本特征提取模型中以获取所述问题文本对应的问题特征向量;

33、第二特征提取模块,用于将所述待检查保函的各个条款分别输入至所述文本特征提取模型中以获取所述待检查保函的各个条款分别对应的条款特征向量;

34、条款提取模块,用于基于所述条款特征向量和所述问题特征向量从所述待检查保函中提取待检查条款;

35、标记模块,用于对所述待检查条款进行标记,并接收针对所述待检查条款的检查结果。

36、本专利技术还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述电子保函检查方法。

37、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述电子保函检查方法。

38、本专利技术提供的电子保函检查方法、装置、设备及介质,通过获取待检查保函以及问题文本,将待检查保函和问题文本分别输入至文本特征提取模型中,获取问题特征向量和条款特征向量,基于问题特征向量和条款特征向量从待检查保函中提取待检查条款,对待检查条款进行标记,接收针对待检查条款的检查结果,可以使得用户只需要输入反映自己关心的内容的问题文本,就可以从保函中定位出当前的保函中对该内容是如何约定的条款,用户对该条款进行检查即可,而不需要人工逐一阅读保函中的条款进行查找和检查,提高了保函检查的效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电子保函检查方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述文本特征提取模型基于多组第一训练数据和第二训练数据训练得到,所述第一训练数据中包括样本问题文本、所述样本问题文本对应标签条款文本,所述第二训练数据中包括第一样本条款、第二样本条款以及相似度标签,所述相似度标签反映所述第一样本条款和所述第二样本条款之间的相似度。

3.根据权利要求1所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述接收针对所述待检查条款的检查结果之后,还包括:

4.根据权利要求3所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述将所述待检查保函分别发送至多个检查终端,包括:

5.根据权利要求4所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述对所述待检查保函中的参与方名称替换为预设的虚拟名称,得到加密后的所述待检查保函,包括:

6.根据权利要求5所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述实体抽取模型的训练过程包括:

7.根据权利要求3所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述基于所述检查数据对所述待检查保函进行更新,包括:p>

8.一种电子保函检查装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述电子保函检查方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述电子保函检查方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种电子保函检查方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述文本特征提取模型基于多组第一训练数据和第二训练数据训练得到,所述第一训练数据中包括样本问题文本、所述样本问题文本对应标签条款文本,所述第二训练数据中包括第一样本条款、第二样本条款以及相似度标签,所述相似度标签反映所述第一样本条款和所述第二样本条款之间的相似度。

3.根据权利要求1所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述接收针对所述待检查条款的检查结果之后,还包括:

4.根据权利要求3所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述将所述待检查保函分别发送至多个检查终端,包括:

5.根据权利要求4所述的电子保函检查方法,其特征在于,所述对所述待检查保函中...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄畅符玮郑菁
申请(专利权)人:深圳市中科数建科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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