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专利信息

一种基于多任务学习框架的层级注意力金融授信预测方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-057-8990-9060
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06Q40/06;G06Q40/02类
授权状态： 已授权
档案内容： 一种基于多任务学习框架的可解释性金融授信预测方法,首先,对企业征信数据进行预处理相关操作；其次,从上述预处理后的数据中抽取影响金融预测的代表性特征；通过One-Hot编码将这些特征从离散和连续型分别转换为低维稠密的表征向量；将这些表征向量进行拼接传入多头注意力网络,去捕捉不同特征之间的交互,和学习多样化的特征交互带来的多义性。传入基于层级注意力网络的模型,通过其高效的注意力聚合策略来学习高阶的特征表达,同时能够为预测结果提供了较好的可解释性。通过设计3个不同的激活函数以分别完成3个金融预测的任务：1.能否授权,2.授信额度,3.能否按期还款；基于训练的模型,实现授信3个子任务的预测。
附件下载：  (原始资料备查)

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