[发明专利]信息处理的方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种信息处理的方法，其特征在于，包括：

获取对象人员历史办理业务的历史业务信息，以及所述对象人员的历史行为信息；

从所述历史业务信息识别与预设的第一数据库中的第一数据知识点匹配的第一关键词，并将所述第一关键词作为所述历史业务信息的信息元素；任意一个所述第一数据知识点为预设的与所述业务审核项对应的知识点；所述第一关键词与所述第一数据知识点匹配包括，所述第一关键词与所述第一数据知识点的相似度达到第一阈值；

从所述历史行为信息识别与预设的第二数据库的第二数据知识点匹配的第二关键词，并将所述第二关键词作为所述历史行为信息的所述信息元素；任意一个所述第二数据知识点为预设的与所述行为审核项对应的知识点，所述第二关键词与所述第二数据知识点匹配包括，所述第二关键词与所述第二数据知识点的相似度达到第二阈值；依据所述业务审核项对应的信息元素，生成第一特征向量，并将所述第一特征向量输入预设的第一审核模型，得到针对所述历史业务信息的业务审核结果；所述第一审核模型依据至少预先标记业务审核结果的业务信息训练样本训练得到；

依据所述行为审核项对应的信息元素，生成第二特征向量，并将所述第二特征向量输入预设的第二审核模型，得到针对所述历史行为信息的行为审核结果，所述第二审核模型依据至少预先标记行为审核结果的行为信息训练样本训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务信息训练样本还包括预先标记所述业务审核项对应的信息元素的目标数据；

所述行为信息训练样本还包括预先标记所述行为审核项对应的信息元素的目标数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述历史业务信息中，获取预设的业务审核项对应的信息元素，以及从所述历史行为信息中，获取预设的行为审核项对应的信息元素之前，还包括：

对所述历史业务信息，以及所述历史行为信息中包括的其他人员的身份信息进行匿名化处理，并输出进行所述匿名化处理后的所述历史业务信息以及所述历史行为信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一审核模型以及所述第二审核模型为GA-BP神经网络模型，所述GA-BP神经网络模型基于BP神经网络模型预先建立得到；

基于BP神经网络预先建立所述GA-BP神经网络模型的过程，包括：

确定初始BP神经网络模型的输入层、隐层和输出层；

依据预设的样本数据和遗传算法对所述初始BP神经网络模型的输入层、隐层和输出层中每一层的初始权值和阈值进行训练学习，确定每一层最优的初始权值和阈值，得到优化后的BP神经网络模型；

将所述优化后的BP神经网络模型作为所述GA-BP神经网络模型。

5.一种信息处理的装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取对象人员历史办理业务的历史业务信息，以及所述对象人员的历史行为信息；

第二获取单元，用于从所述历史业务信息识别与预设的第一数据库中的第一数据知识点匹配的第一关键词，并将所述第一关键词作为所述历史业务信息的信息元素；任意一个所述第一数据知识点为预设的与所述业务审核项对应的知识点；所述第一关键词与所述第一数据知识点匹配包括，所述第一关键词与所述信息元素的相似度达到第一阈值；从所述历史行为信息识别与预设的第二数据库的第二数据知识点匹配的第二关键词，并将所述第二关键词作为所述历史行为信息的所述信息元素；任意一个所述第二数据知识点为预设的与所述行为审核项对应的知识点，所述第二关键词与所述第二数据知识点匹配包括，所述第二关键词与所述第二数据知识点的相似度达到第二阈值；

第一输入单元，用于依据所述业务审核项对应的信息元素，生成第一特征向量，并将所述第一特征向量输入预设的第一审核模型，得到针对所述历史业务信息的业务审核结果；所述第一审核模型依据至少预先标记业务审核结果的业务信息训练样本训练得到；

第二输入单元，用于依据所述行为审核项对应的信息元素，生成第二特征向量，并将所述第二特征向量输入预设的第二审核模型，得到针对所述历史行为信息的行为审核结果，所述第二审核模型依据至少预先标记行为审核结果的行为信息训练样本训练得到。