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申请/专利权人：中信银行股份有限公司

摘要：本发明公开了基于BiLSTM‑CRF模型的金融用户画像信息提取方法及系统，其中，所述方法包括：构建金融用户数据仓库；根据所述金融用户数据仓库，提取第一用户关键信息；根据所述第一用户关键信息，构建测试集；将BiLSTM‑CRF模型在所述测试集中进行训练，获得收敛状态的BiLSTM‑CRF模型；将所述第一用户关键信息作为输入信息输入所述收敛状态的BiLSTM‑CRF模型，获得输出信息，所述输出信息包括第一用户关键词；根据所述第一用户关键词，获得第一用户画像信息。解决了LSTM模型无法得到约束条件下最优解的问题，大幅提高了现有客户画像方法的准确度。

主权项：1.基于BiLSTM-CRF模型的金融用户画像信息提取方法，其中，所述方法包括：构建金融用户数据仓库；根据所述金融用户数据仓库，提取第一用户关键信息；根据所述第一用户关键信息，构建测试集；将BiLSTM-CRF模型在所述测试集中进行训练，获得收敛状态的BiLSTM-CRF模型；将所述第一用户关键信息作为输入信息输入所述收敛状态的BiLSTM-CRF模型，获得输出信息，所述输出信息包括第一用户关键词；根据所述第一用户关键词，获得第一用户画像信息；所述根据所述金融用户数据仓库，提取第一用户关键信息，包括：获得第一文本信息；根据所述第一文本信息，获得图模型G＝V,E，其中，V为节点集合，E为有向边集合，节点集合V中包括节点Vi，节点Vi的权重迭代计算公式1为： 其中，WVi表示文本i的权重，d为阻尼系数，InVi、OutVi分别表示指向节点Vi的节点集合、节点Vi指向的其它节点集合，wji表示节点Vi与Vj间的权重；根据所述公式1迭代各节点的权重，直到所述公式1达到收敛状态；对节点集合中节点的权重进行倒序排序，获得预定数量的单词，作为第一用户关键信息；所述将所述第一用户关键信息作为输入信息输入所述收敛状态的BiLSTM-CRF模型，获得输出信息，包括：所述第一用户关键信息作为输入信息输入所述BiLSTM-CRF模型的look-up层，获得第一输出信息；将所述第一输出信息作为第一输入信息输入双向LSTM层，获得第二输出信息；将所述第二输出信息作为第二输入信息输入CRF层，利用公式2计算获得输出信息，所述输出信息包括所述第一用户关键词；所述公式2具体为： 其中，A是状态转移矩阵，Aij表示标签间的转移分数，pi为LSTM层的第二输出信息；根据所述公式2计算文本x的标签为y的分值，最后在SCOREx,y取最大值时求取y的最优解，并将y作为文本x的最终标签。

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