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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种报销单异常检测方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取待处理的报销单信息集，其中，报销单信息集的每个报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征；对每个报销单信息的备注信息特征进行关键词提取并进行重处理，得到关键词词集；计算关键词词集中各个对应关键词对应的权重值；根据关键词词集及各个关键词的权重值，匹配对应报销单信息的备注信息特征的权重变量特征；对报销单信息的定性特征以及权重变量特征进行综合特征提取，得到报销单信息集中每个报销单信息的综合变量特征；根据综合变量特征以及定量特征，通过异常检测模型识别报销单信息集中的异常报销单信息。

主权项：1.一种报销单异常检测方法，其特征在于，包括：获取待处理的报销单信息集，其中，所述报销单信息集包括多个报销单信息，每个所述报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征；对所述报销单信息集的每个所述报销单信息对应的所述备注信息特征进行关键词提取，并对所提取到的关键词进行去重处理，得到关键词词集；计算所述关键词词集中各个对应关键词在各个所述报销单信息对应的备注信息特征出现的关键词频率，并根据所述关键词频率计算各个所述关键词对应的权重值；根据所述关键词词集及各个所述关键词的权重值，对所述报销单信息集的所述备注信息特征进行匹配，得到对应所述报销单信息的权重变量特征；对所述报销单信息的所述定性特征以及所述权重变量特征进行综合特征提取，得到所述报销单信息集中每个所述报销单信息的综合变量特征；根据所述综合变量特征以及所述定量特征，通过预设的异常检测模型识别所述报销单信息集中的异常报销单信息；其中，所述根据所述关键词词集及各个所述关键词的权重值，对所述报销单信息集的所述备注信息特征进行匹配，得到对应所述报销单信息的权重变量特征，包括：依次获取所述报销单信息集中的报销单信息；根据所述关键词词集，对所述报销单信息的所述备注信息特征进行关键词匹配，得到对应所述报销单信息的关键词匹配词集；根据各个所述关键词对应的权重值，获取所述关键词匹配词集中权重值最大的关键词，得到所述报销单信息对应的权重变量特征；其中，所述定量特征包括多个子特征，用于表征所述报销单信息的数值数据，所述定性特征包括多个子特征，用于表征所述报销单信息的类别数据，所述备注信息特征包括多个子特征，用于表征所述报销单信息的文本数据。

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