【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于智能問答，涉及一種基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法及系統。
技術介紹
1、在現代金融科技領域，信用貸作為一種重要的金融產品，廣泛應用于個人和小微企業的融資需求，然而隨著用戶數量的增加和業務復雜性的提升，如何在信用貸業務中有效管理用戶信息、精準評估信用風險、并提供個性化的服務，成為一個亟待解決的問題。現有的智能問答系統通常依賴于自然語言處理技術，能夠在一定程度上理解和回應用戶的查詢，然而系統在處理金融領域尤其是信用貸業務時，面臨著多個挑戰，首先信用貸領域涉及大量專業術語和復雜的業務邏輯，傳統的nlp(自然語言處理)技術往往難以準確理解和解析這些內容，導致系統對用戶意圖的理解不夠精確，進而影響答復的準確性和相關性；其次，現有的問答系統大多是基于通用領域的數據訓練的，缺乏針對信用貸業務的專門優化，無法充分應對該領域中的特殊需求，此外現有系統通常只提供標準化的答案，缺乏對用戶個體信用狀況的深入分析和個性化服務的能力，無法滿足用戶日益增長的個性化需求。
2、為了改善這些不足，一些研究開始嘗試將知識圖譜技術引入智能問答系統。知識圖譜通過圖結構的方式組織和管理知識，能夠更好地理解數據之間的復雜關系，然而現有技術在將知識圖譜應用于信用貸智能問答系統時，仍存在幾個關鍵問題，首先如何有效地將自然語言處理與知識圖譜相結合，使系統既能理解復雜的自然語言，又能進行專業領域內的知識推理；其次，現有的知識圖譜通常只能提供靜態的知識，而無法根據用戶的實時數據進行動態更新和推理，限制了系統的智能化水平，最后現有系統缺乏對用戶信
3、綜上所述，現有技術在信用貸智能問答系統的應用中主要存在以下問題：首先，系統在處理信用貸專業術語和復雜業務邏輯時存在理解偏差，影響答復質量；其次，缺乏針對信用貸業務的專門優化，無法有效應對領域中的特殊需求；最后，現有系統缺乏對用戶個體信用狀況的深入分析和個性化服務的能力，難以滿足用戶的個性化需求，上述問題的存在，限制了現有智能問答系統在信用貸領域的應用效果和服務水平。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于解決現有技術中在處理信用貸專業術語和復雜業務邏輯時存在理解偏差，影響答復質量的問題，提供一種基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法及系統。
2、為達到上述目的，本專利技術采用以下技術方案予以實現：
3、基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，包括以下步驟：
4、構建信用貸知識圖譜，構建包含與信用貸款業務相關的引流、放貸、回款過程中的實體和關系的知識圖譜；
5、設計并訓練雙層生成對抗網絡模型，雙層生成對抗網絡模型包括第一生成器、第二生成器、第一判別器和第二判別器；所述第一生成器用于生成初步答案，第二生成器用于在初步答案基礎上結合用戶歷史數據生成最終答案；兩個判別器分別用于評估生成答案的準確性和相關性；
6、用戶查詢的語義解析，利用預訓練的自然語言處理模型對用戶輸入的查詢進行語義解析，將解析后的結果作為輸入傳遞給第一生成器，生成實時初步答案；
7、初步答案的生成與篩選，第一生成器根據解析結果生成實時初步答案，將實時初步答案與信用貸知識圖譜進行匹配，并通過第一判別器評估其相關性，篩選出與知識圖譜中實體和關系高度相關的實時初步答案，再將篩選后的實時初步答案傳遞給第二生成器；
8、最終答案的生成與評估，第二生成器根據篩選后的實時初步答案，結合用戶的歷史信用數據、還款記錄和貸款申請歷史信息，生成實時最終答案，實時最終答案通過第二判別器進行評估，以確保其準確性和實用性；
9、在放貸和回款過程中利用信用貸知識圖譜中的電銷、消保和催收記錄，通過在線客服機器人與用戶進行實時交互；結合雙層生成對抗網絡模型生成的答案，對用戶的投訴意圖進行預警，并根據對話內容進行文本質檢；
10、對話文本的解析與質檢報告生成，利用雙層生成對抗網絡模型對客服系統中的對話文本進行解析，提取關鍵字段并進行分類處理，根據解析結果生成與放貸和回款流程相關的質檢報告。
11、所述構建信用貸知識圖譜，具體包括以下步驟：
12、識別并定義多維度用戶畫像的關鍵實體，關鍵實體包括用戶信用數據實體ec、用戶消費行為實體es、用戶社交數據實體en、貸款產品實體ep、還款模式實體er及貸款機構實體el，每個實體的定義依據對應實體在信用貸業務中的作用確定：
13、
14、其中，ei為實體i的加權綜合表示，αk為權重因子，表示第k個屬性對實體的重要性，aik為第i個實體的第k個屬性值，ki為實體i所涉及的屬性總數；
15、將用戶的信用數據、消費行為和社交數據的多維度信息與貸款產品和還款模式進行關聯，構建實體之間的關系，包括用戶信用數據與貸款產品之間的適配性關系rcp、用戶消費行為與還款模式之間的匹配關系rsr和用戶社交數據與信用數據之間的影響關系rnc：
16、
17、其中，rij表示實體ei與另一個實體ej之間的關系強度，和分別為實體ei與另一個實體ej在第m個維度上的嵌入表示，βm為第m個維度的權重因子，m為維度總數；
18、為各實體關系分配權重參數wr，權重參數wr用于描述不同數據維度在用戶畫像中的重要性，權重參數通過對歷史數據的分析和統計計算得到：
19、
20、其中，γ為與關系ri相關的歷史數據的重要性系數，λ為調整參數，控制關系權重的收斂速度，n為總的關系數量；
21、在多維度用戶畫像信用貸知識圖譜中，將每個實體通過關系連接，構建出用戶畫像的圖結構g(v,e)，其中，v表示實體節點的集合，e表示實體之間的關系邊的集合，圖結構以三元組形式表示為(ea,rb,ec)，其中，ea和ec分別為不同維度的實體，rb為二者之間的關聯關系：
22、
23、其中，a為圖譜中的不同實體組合數，δi為第i個實體組合的權重因子，×表示笛卡爾積操作，確保實體和關系的組合形成完整的多維度用戶畫像信用貸知識圖譜結構，同時各實體在圖中的權重能夠通過累加方式反映；
24、通過聚類算法對用戶畫像進行分類處理，將用戶的信用數據、消費行為和社交數據聚類到相應的用戶群體中，并對多維度用戶畫像信用貸知識圖譜進行層次化處理，使用戶查詢時定位到相應的用戶群體和對應的貸款產品：
25、
26、其中，ck為第k個聚類中心，為第i個用戶在第j個維度的特征向量，為第k個聚類中心在第j個維度上的均值向量，δij為用戶與聚類中心在對應維度上的匹配程度；
27、通過數據清洗和本體匹配技術，消除多維度用戶畫像信用貸知識圖譜中的冗余和噪聲數據，并對多維度用戶畫像信用貸知識圖譜進行語義增強：
28、
29、其中，sim(rb)為關系的語義相似度，ηm為第m個維度的相似度權重因子，和分別為第i和第j個實體在第m個維本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述構建信用貸知識圖譜，具體包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述雙層生成對抗網絡模型包括：
4.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述初步答案的生成與篩選具體包括以下步驟：
5.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述最終答案的生成與評估具體包括以下步驟：
6.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述在通過在線客服機器人與用戶進行實時交互，具體為：
7.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述對話文本的解析與質檢報告生成，具體包括：
8.基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答系統，其特征在于，包括以下模塊：
9.一種設備，
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述構建信用貸知識圖譜，具體包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述雙層生成對抗網絡模型包括：
4.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述初步答案的生成與篩選具體包括以下步驟：
5.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖譜的智能問答方法，其特征在于，所述最終答案的生成與評估具體包括以下步驟：
6.如權利要求1所述的基于深度學習和信用貸知識圖...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張翼飛，杜程，祝佳偉，孟磊，王柏軒，冀紅瑞，郝賽賽，任佳，
申請(專利權)人：河南中原消費金融股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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