长安汽车金融有限公司陈邦玮获国家专利权
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龙图腾网获悉长安汽车金融有限公司申请的专利金融机构制度信息的冲突检测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121119449B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511649876.3,技术领域涉及:G06Q10/063;该发明授权金融机构制度信息的冲突检测方法、装置、设备及介质是由陈邦玮;张胜庆;郭红钧;李志立;钱皓磊;赵轩;曹家楷;张浩设计研发完成,并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本金融机构制度信息的冲突检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了:本申请公开了金融机构制度信息的冲突检测方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,包括:当金融机构发生制度更新事件时,基于预设数据处理策略,对与制度更新事件对应的新制度信息进行光学字符识别,以确定字符识别结果;基于字符识别结果构建制度条款树,利用制度条款树进行文档分片,以确定第一分片结果;基于第一分片结果和预设相似度融合匹配算法,从制度知识库中的旧制度信息中,确定出当前的参考制度信息;基于预设大模型,对第一分片结果及参考制度信息进行冲突检测,以确定制度更新事件对应的冲突检测结果。本申请能够有效解决现有的相关方案中存在的问题,提高了冲突检测的全面性、可靠性、精准性、灵活性以及适用性。
本发明授权金融机构制度信息的冲突检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种金融机构制度信息的冲突检测方法,其特征在于,包括: 当金融机构发生制度更新事件时,基于预设数据处理策略,对与所述制度更新事件对应的新制度信息进行光学字符识别,以确定字符识别结果; 基于所述字符识别结果构建制度条款树,并利用所述制度条款树,进行文档分片,以确定第一分片结果; 基于所述第一分片结果和预设相似度融合匹配算法,从制度知识库中的旧制度信息中,确定出当前的参考制度信息; 基于预设大模型,对所述第一分片结果以及所述参考制度信息进行冲突检测,以确定与所述制度更新事件对应的冲突检测结果; 其中,所述基于所述字符识别结果构建制度条款树,并利用所述制度条款树,进行文档分片,包括: 通过正则表达式模板库以及基于预训练语言模型的序列标注模型,对所述字符识别结果进行结构标识符的识别与匹配,以确定标识符匹配结果; 基于所述标识符匹配结果进行父子层级的构建,以确定层级构建结果; 基于所述标识符匹配结果和预设模型,判断所述字符识别结果中是否存在标识符跳变,以确定跳变判断结果; 若所述跳变判断结果为是,则判断当前是否存在跨页断裂或光学字符识别误差,并当相应的目标判断结果为是时,触发相应的跳变处理操作,以利用得到的新的所述字符识别结果,进行制度条款树构建; 若所述跳变判断结果为否,则基于所述标识符匹配结果和所述层级构建结果,进行树状语义结构的重构,以确定制度条款树; 基于所述字符识别结果中各个句子分别对应的长度信息和语义向量,分析相邻的所述句子之间的语义关联程度,以确定各所述句子对应的语义连续度; 基于所述语义连续度以及所述制度条款树中子叶对应的文字长度,进行潜在分片边界的识别,以确定目标切分点; 基于所述目标切分点、所述字符识别结果以及所述制度条款树,进行文档分片,以确定第一分片结果; 所述基于所述第一分片结果和预设相似度融合匹配算法,从制度知识库中的旧制度信息中,确定出当前的参考制度信息,包括: 基于制度知识库中的旧制度信息进行文档分片,以确定第二分片结果; 针对所述第一分片结果以及所述第二分片结果中的任一制度信息片段,基于预训练的语言模型,确定与当前的两个所述制度信息片段分别对应的语义向量表示; 基于所述语义向量表示之间的余弦相似度,确定对应的语义相似度; 对当前的两个所述制度信息片段中的各个分词编码,进行词向量转化,以确定转化结果; 对所述转化结果中的各个词向量,配置对应的信息熵权重; 基于所述信息熵权重和所述转化结果,确定当前的两个所述制度信息片段之间的熵权相似度; 基于所述语义相似度和所述熵权相似度进行加权融合,以确定与当前的两个所述制度信息片段对应的目标相似度; 根据值的大小,对所述目标相似度进行排序,以确定排序结果; 基于所述排序结果,确定参考制度信息; 其中,所述基于所述语义连续度以及所述制度条款树中子叶对应的文字长度,进行潜在分片边界的识别,包括: ; 式中,为所述子叶中每个句子的所述语义连续度;为用于衡量当前句子的语义完整度的值;为划分的目标长度;表示所述子叶中第1个句子的长度,j=1;表示从所述子叶的第一个句子累加到当前句子i的总文字长度;表示绝对值符号;和为权重; 所述基于所述信息熵权重和所述转化结果,确定当前的两个所述制度信息片段之间的熵权相似度,包括: ; 式中,为当前的两个所述制度信息片段之间的所述熵权相似度;表示语义一致性;表示语义距离惩罚;表示重要性加权,即所述信息熵权重;、为当前的两个所述制度信息片段对应的所述转化结果,且、表示所述词向量。
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