[发明专利]订单识别方法、装置和可读存储介质

权利要求书

1.一种订单识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别订单的地址信息；

将所述待识别订单的地址信息转换成向量；

调用目标神经网络模型对所述向量进行处理，得到所述待识别订单是否为异常订单的识别结果，所述目标神经网络模型基于订单样本进行训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别订单的地址信息转换成向量，包括：

将所述待识别订单的地址信息进行文本切分，基于所述文本切分后的结果得到字符集合；

基于所述字符集合得到所述待识别订单的地址信息对应的向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本切分后的结果得到字符集合包括：

将所述文本切分后的结果中的特殊字符和数字字符剔除得到字符集合。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取订单样本；

根据所述订单样本获取地址样本；

将所述地址样本转换成向量；

采用所述地址样本对应的向量训练神经网络模型，得到所述目标神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址样本包括地址负样本，所述根据所述订单样本获取地址样本，包括：

当所述订单样本的地址信息包括异常地址词条时，将所述订单样本的地址信息作为地址负样本。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址样本包括地址负样本，所述根据所述订单样本获取地址样本，包括：

采用地图应用程序对所述订单样本的地址信息进行检索，当检索结果不存在或检索结果与所述订单样本的地址信息的相似度未达到相似度阈值时，将所述订单样本的地址信息作为地址负样本。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址样本包括地址负样本，所述根据所述订单样本获取地址样本，包括：

当所述订单样本对应的对象的选中时间与所述对象的购买时间间隔未满足第一时间间隔阈值时，将所述订单样本的地址信息作为地址负样本。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址样本包括地址负样本，所述根据所述订单样本获取地址样本，包括：

当所述订单样本对应的对象的收取时间信息与所述对象的激活时间间隔未满足第二时间间隔阈值时，将所述订单样本中的地址信息作为地址负样本。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址样本包括地址正样本，所述根据所述订单样本获取地址样本，包括：

当所述订单样本对应的对象的收取时间信息与所述对象的激活时间间隔满足第三时间间隔阈值时，将所述订单样本中的地址信息作为地址正样本。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地址样本包括地址正样本，所述根据所述订单样本获取地址样本，包括：

当所述订单样本对应的用户账号在用户账号白名单中时，将所述订单样本中的地址信息作为地址正样本。

11.一种订单识别装置，其特征在于，所述装置包括：

地址获取模块，被配置为获取待识别订单的地址信息；

转换模块，被配置为将所述待识别订单的地址信息转换成向量；

识别模块，被配置为调用目标神经网络模型对所述向量进行处理，得到所述待识别订单是否为异常订单的识别结果，所述目标神经网络模型基于订单样本进行训练得到。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述转换模块，被配置为，

将所述待识别订单的地址信息进行文本切分，基于所述文本切分后的结果得到字符集合；

基于所述字符集合得到所述待识别订单的地址信息对应的向量。