一种基于抽取文本因子增强的车险欺诈行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于抽取文本因子增强的车险欺诈行为识别方法，在文本抽取前期阶段，通过度量文本相似度解决原始数据缺省和错误问题，利用车险场景知识构建车辆事故描述关键词词汇表，提升车险场景文本分词准确度。本发明融合了词性句法信息，设计了预训练语言模型联合框架。利用预训练语言模型知识抽取事故触发词，结合注意力机制学习句法关系权重，通过词性过滤优化抽取结果。本发明还提出并设计了事故原因转译模版帮助抽取事故原因，可以有效减低模型中间存在的传递误差。最后，整合抽取的文本因子，利用Transformer编码器将离散的结构化文本编码，并采用集成学习模型预测是否存在车险欺诈行为。