面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统

    公开(公告)号:CN119312928A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411426100.0

    申请日:2024-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种面向人格评测的大语言模型增强文本映射处理方法及系统,其方法包括:S1、构建关联模型样本数据库;构建BERT模型获得用户社交文本数据的文本特征并接着平均池化处理得到初始向量;S2、先进行社交文本数据拼接处理,经过Llama3模型进行提取嵌入处理、平均池化处理得到用户整合向量;S3、构建包含三个全连接层和注意力机制的融合模型进行相加融合得到最终的用户向量;S4、利用GPT‑4模型、BERT模型进行人格标签解释与编码,目标标签对比学习模型进行对比学习模型训练。本发明利用模型样本数据库进行BERT模型、Llama3模型、融合模型、目标标签对比学习模型等模型处理与关系的训练,显著提升了用户向量与人格标签关系模型学习精度和效率。

    服务风险管理方法及装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN119090258A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411067295.4

    申请日:2024-08-06

    Abstract: 本申请实施方式提供了一种服务风险管理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。服务风险管理方法包括:确定服务的流程中的风险源数据;基于失效模式与影响分析、风险源数据,对服务的流程中的风险进行评价,并基于评价结果确定风险等级;以及对风险等级大于预设阈值的风险实施风险缓控措施,其中评价结果包括表征风险被发现的难易程度的风险探测度。该方法可在服务发生之前对服务的全流程的风险进行管控,并对其中风险较大的服务流程进行风险缓控,从而实现服务风险的动态管理,提升服务全流程的自动监测能力,并降低服务失效的风险。

    服务风险度的测量方法、装置、介质及计算设备

    公开(公告)号:CN116307681A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211724060.9

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本发明涉及风险度测量的技术领域,特别是涉及服务风险度的测量方法、装置、介质及计算设备。测量方法包括以下步骤:获取服务蓝图中与客户发生交互的触点,在服务指标库中为触点匹配一个以上的服务指标;获取客户在每个触点交互中的感知反馈;根据感知反馈的呈现形式标定感知指标;构建每个触点的服务指标和感知指标的矩阵;提取感知反馈中包含的服务指标,并根据提取量为矩阵的元素赋值;对矩阵中每个服务指标的所有元素进行加权求和获得该服务指标的风险度。结合对服务质量产生影响的服务因素确定服务指标,以客户在服务交互中的反馈作为大数据,根据反馈形式和反馈内容准确确定风险性较大的因素,制定风险应对方案,快速、准确提高服务质量。

    面向用户意见流数据的层次主题识别方法和装置

    公开(公告)号:CN117033624A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310631881.6

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明提供了一种面向用户意见流数据的层次主题识别方法和装置。该方法包括:将用户意见流数据经过预处理获取初始文本特征表示,将初始文本特征表示输入到Transformer的编码器,获得键特征矩阵和值特征矩阵;将用户意见数据对应的标签树输入到有向图神经网络,获得初始标签矩阵,将初始标签矩阵输入到Transformer的解码器模块获得查询特征矩阵;将键特征矩阵、值特征矩阵和查询特征矩阵联合输入到Transformer解码器中,获得特征交互后的标签矩阵,将标签矩阵再经过全连接层得到用户意见流数据的标签类别概率,取概率值大于设定阈值的标签作为用户意见流数据的层次主题类别。本发明对标签层次结构信息建模了上下文依赖关系,可有效提升用户意见流数据中层次多标签分类的性能。

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