本發(fā)明涉及一種腳本管理系統(tǒng)、腳本管理方法及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，腳本管理系統(tǒng)包括：模型標(biāo)準(zhǔn)化模塊，用于根據(jù)模型模板對(duì)原始模型文件進(jìn)行模型標(biāo)準(zhǔn)化處理從而生成標(biāo)準(zhǔn)模型文件；自動(dòng)化腳本生成模塊，用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型文件進(jìn)行腳本生成處理從而得到腳本語句；部...

本申請(qǐng)公開了一種網(wǎng)頁導(dǎo)航的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。在本申請(qǐng)中，首先獲取網(wǎng)頁的源碼文件和可見樹，所述可見樹提取模塊用于提取可訪問節(jié)點(diǎn)，然后將用戶的自然語言指令、提取到的可訪問節(jié)點(diǎn)及所述源碼文件輸入解析大模型得到目...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N歸因分析的方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，可應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：利用優(yōu)化大語言模型對(duì)輸入指令進(jìn)行問題解析，確定所述輸入指令是否需要進(jìn)行歸因分析；若需要進(jìn)行歸因分析，則結(jié)合保險(xiǎn)歸因知識(shí)庫，利用所述優(yōu)化大語言...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信用評(píng)分卡模型訓(xùn)練方法、應(yīng)用方法及相關(guān)產(chǎn)品。所述信用評(píng)分卡模型包括第一信用評(píng)分卡子模型、第二信用評(píng)分卡子模型和第三信用評(píng)分卡子模型，在執(zhí)行所述方法時(shí)，首先通過將整體樣本集利用第一信用評(píng)分卡子模型劃分為高風(fēng)險(xiǎn)樣本和低風(fēng)險(xiǎn)樣...

本申請(qǐng)公開了一種保險(xiǎn)產(chǎn)品的推薦方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品。利用預(yù)測(cè)模型對(duì)產(chǎn)品類型、產(chǎn)品信息和用戶信息進(jìn)行處理，獲得針對(duì)于待推薦保險(xiǎn)產(chǎn)品的預(yù)測(cè)購(gòu)買行為；利用推薦算法對(duì)用戶信息和預(yù)測(cè)購(gòu)買行為進(jìn)行處理，獲得針對(duì)于待推薦保險(xiǎn)產(chǎn)品的推薦分?jǐn)?shù)；若推薦分?jǐn)?shù)...

本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)加密的方法及相關(guān)設(shè)備，應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。在本申請(qǐng)中，獲取由第二終端設(shè)備發(fā)送的密鑰分發(fā)信息，密鑰分發(fā)信息包括：標(biāo)準(zhǔn)PKE算法的公鑰和后量子算法的公鑰，且密鑰分發(fā)信息為第二終端設(shè)備接收第一終端設(shè)備發(fā)送的加密請(qǐng)求，并建立第...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于評(píng)估模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的基本信息，對(duì)所述基本信息進(jìn)行處理，將處理后的信息輸入訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型是利用集成學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練得到的，然后根據(jù)所述訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)...

本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于數(shù)字孿生的風(fēng)險(xiǎn)量化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：基于工業(yè)基礎(chǔ)類IFC標(biāo)準(zhǔn)將環(huán)境進(jìn)行對(duì)象化表達(dá)；構(gòu)建標(biāo)的物與環(huán)境關(guān)系的語義結(jié)構(gòu)表達(dá)，以將對(duì)象化表達(dá)后的環(huán)境與標(biāo)的物進(jìn)行融合；在檢測(cè)到存在風(fēng)險(xiǎn)或風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，基于所...

本申請(qǐng)公開了一種模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過基于預(yù)備圖像確定輸入信息，將輸入信息輸入抽取模型，將所述輸入信息輸入抽取模型，對(duì)所述預(yù)備圖像的文本信息進(jìn)行分詞得到第一tokens，對(duì)所述第一tokens進(jìn)行遮擋，得到第一遮擋結(jié)果...

本申請(qǐng)公開了一種領(lǐng)域外意圖識(shí)別對(duì)話方法及裝置，當(dāng)?shù)谝蛔R(shí)別結(jié)果為領(lǐng)域外意圖時(shí)，可以通過訓(xùn)練后的大語言模型對(duì)任務(wù)型對(duì)話進(jìn)行識(shí)別，從而可以獲得回復(fù)內(nèi)容，避免提前結(jié)束對(duì)話，從一方面提升了任務(wù)型對(duì)話的處理效率。同時(shí)，當(dāng)?shù)诙R(shí)別結(jié)果為識(shí)別失敗時(shí)，表...

本申請(qǐng)公開了一種回答生成方法、系統(tǒng)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取提問信息；基于意圖識(shí)別模型和槽位識(shí)別模型對(duì)所述提問信息進(jìn)行分析，得到目標(biāo)意圖和目標(biāo)槽位；基于檢索庫確定所述目標(biāo)意圖和目標(biāo)槽位對(duì)應(yīng)的檢索結(jié)果，所述檢索庫包括產(chǎn)品名稱和產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的條款...

本申請(qǐng)公開了一種代理退保的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法時(shí)，首先可以在接收到客戶退保請(qǐng)求時(shí)獲取客戶退保請(qǐng)求的投保人信息、業(yè)務(wù)員信息、投訴電話信息以及退保請(qǐng)求文本，并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)保單關(guān)聯(lián)信息構(gòu)建關(guān)系圖譜。...

本申請(qǐng)公開了一種查詢問題的回復(fù)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法時(shí)，首先可以獲取查詢問題，并利用預(yù)先構(gòu)建的大語言模型對(duì)查詢問題進(jìn)行預(yù)處理得到問題數(shù)據(jù)集。基于全量保險(xiǎn)條款知識(shí)庫為問題數(shù)據(jù)集中的各個(gè)相似問題匹配第一候選...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N隊(duì)列合并方案生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過模擬處于獨(dú)占模式下的隊(duì)列在進(jìn)行合并之后的資源變化量生成多種隊(duì)列合并方案，將隊(duì)列合并后資源變化量大于預(yù)設(shè)資源變化量閾值的隊(duì)列作為最終合并方案，如此使...

本申請(qǐng)公開了一種系統(tǒng)資源控制方法和相關(guān)產(chǎn)品，涉及企業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于業(yè)務(wù)需求、架構(gòu)元素和架構(gòu)元素間關(guān)系，獲得架構(gòu)圖；確定架構(gòu)圖中每個(gè)架構(gòu)元素的屬性信息；基于架構(gòu)圖和每個(gè)架構(gòu)元素的屬性信息，獲得與業(yè)務(wù)需求對(duì)應(yīng)的資源申請(qǐng)表。...

本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種保險(xiǎn)指令自動(dòng)化構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：基于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，利用大語言模型引導(dǎo)式生成新的保險(xiǎn)指令；利用大語言模型判斷保險(xiǎn)指令是否滿足對(duì)應(yīng)的能力類型；在滿足時(shí)，根據(jù)新的保險(xiǎn)...

本申請(qǐng)公開了一種異常任務(wù)的識(shí)別方法及相關(guān)裝置，該方法包括通過異常任務(wù)識(shí)別模型對(duì)執(zhí)行待識(shí)別任務(wù)所產(chǎn)生的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理得到運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵特征；該異常任務(wù)識(shí)別模型基于利用標(biāo)注規(guī)則對(duì)訓(xùn)練運(yùn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注得到的訓(xùn)練標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，標(biāo)注...

本申請(qǐng)公開一種實(shí)體關(guān)系確定方法及裝置，應(yīng)用人工智能領(lǐng)域，包括，獲取待確定實(shí)體關(guān)系的文本數(shù)據(jù)，將文本數(shù)據(jù)以及文本數(shù)據(jù)中的待識(shí)別實(shí)體輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)文本數(shù)據(jù)中實(shí)體的對(duì)應(yīng)關(guān)系輸出實(shí)體關(guān)系矩陣，其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為根據(jù)不同實(shí)...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N指令生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過對(duì)專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行語義特征提取，獲得語義特征；根據(jù)所述語義特征，從所述專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)中獲取有效知識(shí)片段；將所述有效知識(shí)片段和提示詞輸入大模型，使所述大模型根據(jù)所述提示詞生成所述有效知...

本申請(qǐng)公開一種播放自助語音服務(wù)的方法及裝置，可應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，包括，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N播放自助語音服務(wù)的方法及裝置，本申請(qǐng)中當(dāng)接收來電時(shí)，可以確定來電對(duì)應(yīng)的用戶的身份信息以及歷史行為數(shù)據(jù)，然后將身份信息以及所述歷史行為數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)...