基于ERNIE模型和DCNN模型的還款預(yù)測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202011181563.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN112200664A 公開（公告）日 2021-01-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN112200664A 申請(qǐng)公布日 2021-01-08
分類號(hào) G06Q40/02;G06Q10/04;G06F40/30;G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 李電祥;陳學(xué)珉 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海暢圣計(jì)算機(jī)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 張春輝
地址 200433 上海市楊浦區(qū)政立路477號(hào)同和國際大廈B座16層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)公開了一種基于ERNIE模型和DCNN模型的還款預(yù)測(cè)方法，該方法充分利用電話催收過程中生成的語音數(shù)據(jù)，并利用預(yù)訓(xùn)練后的ERNIE模型生成語音數(shù)據(jù)的語義表示，最終利用DCNN模型根據(jù)該語義表示確定預(yù)測(cè)結(jié)果。由于ERNIE模型在預(yù)訓(xùn)練過程中采用字掩碼、詞掩碼、實(shí)體掩碼和隨機(jī)掩碼四種掩碼策略，因此能夠?qū)W習(xí)到字層面、詞層面、實(shí)體層面等知識(shí)信息，使得模型能夠更好的捕捉到語義信息。而DCNN模型的寬卷積會(huì)使句子的長度增加，避免邊緣信息丟失，且DCNN模型的動(dòng)態(tài)池化層，能夠保留原來序列的次序，顯著提升還款預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，本申請(qǐng)還提供了一種基于ERNIE模型和DCNN模型的還款預(yù)測(cè)裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其技術(shù)效果與上述方法相對(duì)應(yīng)。