【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能领域，更具体地涉及一种企业评分方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、在信用风险评估、企业研究分析等场景中，可以通过对企业整体情况综合评分来分析企业。为了实现对企业整体情况评分，可以通过人工智能的方法，基于企业的基本信息、各类黑名单、舆情等指标数据，进行特征提炼，训练企业评分模型，来获取企业评分。然而所训练出的企业评分模型，为了实现整体准确率，有时候会出现在个别企业的评分上出现较大偏差，导致某些企业评分明显偏离客观真实，这会导致用户对企业评分模型性能提出较大质疑。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了快速实现企业评分模型性能纠偏的企业评分方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种企业评分方法。所述方法包括：接收对第一企业评分模型输出的第一评分结果的反馈信息，其中，所述第一评分结果为所述第一企业评分模型以第一企业的指标数据为输入预测得到的所述第一企业的评分结果，所述第一企业评分模型包括输入层、隐藏层和输出层；当所述反馈信息表征第一评分结果与所述第一企业的真实评分结果不符时，以所述真实评分结果作为所述第一企业的指标数据的标签，得到单点数据；获取微调训练集，所述微调训练集包括所述单点数据；利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练，以得到第二企业评分模型，包括：固定所述第一企业评分模型的输入层和隐藏层的参数，对所述第一企业评分模型的输出层的参数进行更新；以及利用所述第二企业评分模型以第二企业的指标数
3、根据本公开的实施例，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练包括：利用所述微调训练集中的单点数据，对经过微调训练的模型进行第一验证评估；以及利用所述第一企业评分模型的原始验证集，对经过微调训练的模型进行第二验证评估。
4、根据本公开的实施例，所述利用所述第一企业评分模型的原始验证集作为微调验证集，对经过微调训练的模型进行第二验证评估包括：获取所述第一企业评分模型在所述原始验证集上的第一验证结果；获取所述经过微调训练的模型在所述原始验证集上的第二验证结果；以及基于所述第一验证结果和所述第二验证结果，确定所述经过微调训练的模型的偏差。
5、根据本公开的实施例，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练还包括：根据所述第二验证评估的结果，调整微调训练的学习率，其中，微调训练的学习率低于训练所述第一企业评分模型时的学习率。
6、根据本公开的实施例，所述获取微调训练集还包括：根据预设的所述微调训练集的数据量范围，从所述第一企业评分模型的训练数据集中抽取至少一个训练数据，得到陪伴数据集；以及基于所述单点数据和所述陪伴数据集，得到所述微调训练集。
7、根据本公开的实施例，所述根据预设的所述微调训练集的数据量范围，从所述第一企业评分模型的训练数据集中抽取至少一个训练数据，得到陪伴数据集还包括：基于所述训练数据集中的标签，从所述训练数据集中抽取至少一个训练数据，得到陪伴数据集；其中，所述微调训练集中的数据的标签与所述训练数据集中的数据的标签一致，且所述微调训练集中各个标签下的数据分布比例与所述训练数据集中各个标签下的数据分布比例一致。
8、根据本公开的实施例，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练，以得到第二企业评分模型包括：利用所述第一企业评分模型的原始测试集，测试微调训练后的模型，得到微调测试结果；以及当所述微调测试结果满足预设的预测使用条件时，输出微调训练后的模型，以得到所述第二企业评分模型。
9、本公开实施例的第二方面，提供了一种企业评分装置。所述装置包括：反馈接收模块、第一获取模块、第二获取模块、微调模块和评分模块。
10、反馈接收模块用于接收对第一企业评分模型输出的第一评分结果的反馈信息，其中，所述第一评分结果为所述第一企业评分模型以第一企业的指标数据为输入时预测的所述第一企业的评分结果，所述第一企业评分模型包括输入层、隐藏层和输出层。
11、第一获取模块用于当所述反馈信息表征第一评分结果与所述第一企业的真实评分结果不符时，以所述真实评分结果作为所述第一企业的指标数据的标签，得到单点数据。
12、第二获取模块用于获取微调训练集，所述微调训练集包括所述单点数据。
13、微调模块用于利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练，以得到第二企业评分模型，包括：固定所述第一企业评分模型的输入层和隐藏层的参数，对所述第一企业评分模型的输出层的参数进行更新。
14、评分模块用于利用所述第二企业评分模型以第二企业的指标数据为输入，预测所述第二企业的评分结果，其中，所述第二企业与所述第一企业相同或不同。
15、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：一个或多个处理器和存储装置。存储装置用于存储一个或多个计算机程序。所述一个或多个处理器执行所述一个或多个计算机程序以实现如上述第一方面提供的企业评分方法的步骤。
16、本公开实施例的第四方面，提供了一种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第一方面提供了企业评分方法的步骤。
17、本公开实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序。所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面提供了企业评分方法的步骤。
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1.一种企业评分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一企业评分模型的原始验证集作为微调验证集，对经过微调训练的模型进行第二验证评估包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取微调训练集还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的所述微调训练集的数据量范围，从所述第一企业评分模型的训练数据集中抽取至少一个训练数据，得到陪伴数据集还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练，以得到第二企业评分模型包括：
8.一种企业评分装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，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1～7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种企业评分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一企业评分模型的原始验证集作为微调验证集，对经过微调训练的模型进行第二验证评估包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用所述微调训练集对所述第一企业评分模型进行微调训练还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取微调训练集还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的所述微调训练集的数据量...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵昕源，胡慧丽，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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