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申请/专利权人：南京三百云信息科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于联合训练模型的事故车判别方法和装置，涉及事故车判别的技术领域，联合训练模型包括线性模型和深度学习模型，包括获取当前车辆的预先处理的保险维修记录；基于预先处理的保险维修记录获得车辆结构化数据；将车辆结构化数据输入线性模型并将预先处理的保险维修记录作为车辆非结构化数据输入深度学习模型，判别出当前车辆是否为事故车；若是，则根据车辆结构化数据识别事故原因，通过结构化数据与非结构化数据的联合训练，实现事故原因与事故车的准确判别。
主权项：1.一种基于联合训练模型的事故车判别方法，其特征在于，联合训练模型包括线性模型和深度学习模型，所述方法包括：获取当前车辆的预先处理的保险维修记录；基于所述预先处理的保险维修记录获得车辆结构化数据；将所述车辆结构化数据输入所述线性模型并将所述预先处理的保险维修记录作为车辆非结构化数据输入所述深度学习模型，判别出所述当前车辆是否为事故车；若是，则根据所述车辆结构化数据识别事故原因；所述车辆结构化数据包括动词名词组合和车辆数据，基于所述预先处理的保险维修记录获得车辆结构化数据的步骤，包括：基于概率上下文无关文法将所述预先处理的保险维修记录生成动词名词组合；从所述预先处理的保险维修记录中抽取车辆数据；所述线性模型包括第一线性模型和第二线性模型，将所述车辆结构化数据输入所述线性模型的步骤，包括：将所述动词名词组合对应的数据源、所述动词名词组合和所述当前车辆的车型输入所述第一线性模型，将所述车辆数据输入第二线性模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京三百云信息科技有限公司 基于联合训练模型的事故车判别方法和装置
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