CN109189928A - 一种汇票交易机器人的授信信息识别方法 - Google Patents
一种汇票交易机器人的授信信息识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,主要涉及人工智能自然语言处理领域。包括S1,从数据库中分段读取数据;S2,二次信息处理和清洗;S3,信息分词和放入队列;S4,多个线程处理分词结果;S5,对提取结果进行整理入库。本发明的有益效果在于:采用此方法能够更快的处理银行承兑汇票买卖信息分类和识别问题,进而提高交易速度。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能自然语言处理领域,具体是一种汇票交易机器人的授信信息识别方法。
背景技术
目前汇票交易信息撮合主要在微信、qq等即时通讯软件上进行。汇票交易商(买卖方)通过交换各自的汇票库存和汇票利率表,计算各自的卖出价格,协商交易方式,实现汇票交易。由于汇票价格计算中需要计算计息天数,每一笔报价要结合票面要素和利率表进行混合运算,敲击电子计算器进行汇票报价和交易,耗时费力、容易出错;每一笔报价要结合票面承兑人授信情况和不同报价的交易方式,人脑难以长期记忆,交易商不得不反复问询,增加了交易障碍;汇票交易商交易对话违约率高,交易对话无法形成标准化合约,增加交易风险和成本。
因此,将人工智能机器人应用在汇票交易中,能够大幅度提高汇票交易效率,完善汇票交易方法,降低相关人员劳动强度。而要实现汇票的智能交易,汇票库存信息的自动识别必不可少,而目前尚无完善的技术能够实现汇票库存信息的智能识别。
发明内容
本发明的目的在于提供一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,采用此方法能够更快的处理银行承兑汇票买卖信息分类和识别问题,进而提高交易速度。
本发明为实现上述目的,通过以下技术方案实现:
一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,包括:
S1,从数据库中分段读取数据:因为百万数据一下读不完,对服务器也是种负担,所以在读取时每十万条数据进行一次读取,并对每条数据是否为空数据进行判断处理;空数据直接程序停止,非空数据进行二次读取;
S2,二次信息处理和清洗:对非空数据信息进行逐条读取,并对每条数据是否为垃圾信息进行判断处理;若此条数据是垃圾信息数据,则直接抛出垃圾信息并进行下一条数据的读取,对下一条数据再进行是否为垃圾信息判断处理;若此条数据是不是垃圾信息数据,则直接进行信息清洗处理;
S3,信息分词和放入队列:对每条经过清洗处理的信息进行信息分词处理,并将分词结果放入分词队列等待处理;
S4,多个线程处理分词结果:启动多个授信提取线程对分词队列监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理,不同银行处理结束后放入对应的承兑人队列;
S5,对提取结果进行整理入库。
信息分词和放入队列方法包括:
S1,通过使用字母、数字、空格、中英文标点等非汉字字符,以及汉语中助词等与授信信息无关的字词,对每个授信信息句子进行分割为多个分词元素,多个分词放入后形成分词队列;
S2,分割结果为一个个的分词元素,并将每个分词后的元素结果添加到分词队列,被分割后的每个授信信息句子的最后一个分词元素后添加一个“END”标志元素,“END”标志元素作为队列的最后一个分词元素。
授信提取线程对分词队列监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理的方法包括:
S1,检测分词队列:对每条分词队列提取检测是否为空元素,为分词队列为空元素队列时,等待,然后对下一个分词队列进行提取检测是否为空元素;当分词队列不是空元素时,提取出分词队列首元素;
S2,“END”标志元素判断:每个分词队列提取检测后都需进行是否为“END”标志元素判断,当分词队列元素不是“END”标志元素时,要将此分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配;当提取的分词队列元素判断为“END”标志元素时,先将此“END”标志元素分词元素重新添加到分词队列内,然后停止此线程。
S3,分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配:若匹配成功,将信息整理入库;若匹配不成功,将信息清理抛出;将信息整理入库或将信息抛出后线程再执行下一个队列的监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理。
对比现有技术,本发明的有益效果在于:
采用此方法能够对百万信息进行信息分词处理,并使用分词队列、多线程信息提取等技术,提高识别效率,更快的处理银行承兑汇票买卖信息分类和识别问题,从各种信息中识别出各家公司的授信银行,进而提高交易速度。
附图说明
附图1是本发明具体实施方法流程图。
附图2是单个分词元素线程检测的工作流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所限定的范围。
本发明所述是一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,主体结构包括:
S1,从数据库中分段读取数据:因为百万数据一下读不完,对服务器也是种负担,所以在读取时每十万条数据进行一次读取,并对每条数据是否为空数据进行判断处理;空数据直接程序停止,非空数据进行二次读取;
S2,二次信息处理和清洗:对非空数据信息进行逐条读取,并对每条数据是否为垃圾信息进行判断处理;若此条数据是垃圾信息数据,则直接抛出垃圾信息并进行下一条数据的读取,对下一条数据再进行是否为垃圾信息判断处理;若此条数据是不是垃圾信息数据,则直接进行信息清洗处理;
S3,信息分词和放入队列:对每条经过清洗处理的信息进行信息分词处理,并将分词结果放入分词队列等待处理;
S4,多个线程处理分词结果:启动多个授信提取线程对分词队列监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理,不同银行处理结束后放入对应的承兑人队列;
S5,对提取结果进行整理入库。
信息分词和放入队列方法包括:
S1,通过使用字母、数字、空格、中英文标点等非汉字字符,以及汉语中助词等与授信信息无关的字词,对每个授信信息句子进行分割为多个分词元素,多个分词放入后形成分词队列;
S2,分割结果为一个个的分词元素,并将每个分词后的元素结果添加到分词队列,被分割后的每个授信信息句子的最后一个分词元素后添加一个“END”标志元素,“END”标志元素作为队列的最后一个分词元素。
授信提取线程对分词队列监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理的方法包括:
S1,检测分词队列:对每条分词队列提取检测是否为空元素,为分词队列为空元素队列时,等待,然后对下一个分词队列进行提取检测是否为空元素;当分词队列不是空元素时,提取出分词队列首元素;
S2,“END”标志元素判断:每个分词队列提取检测后都需进行是否为“END”标志元素判断,当分词队列元素不是“END”标志元素时,要将此分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配;当提取的分词队列元素判断为“END”标志元素时,先将此“END”标志元素分词元素重新添加到分词队列内,然后停止此线程。
S3,分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配:若匹配成功,将信息整理入库;若匹配不成功,将信息清理抛出;将信息整理入库或将信息抛出后线程再执行下一个队列的监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理。
采用此方法进行授信信息识别时,从数据库中分段读取数据,每十万条数据进行一次读取,然后进行空数据判断处理、垃圾信息判断处理、信息分词处理,并使用分词队列、多线程信息提取等技术,提高识别效率,更快的处理银行承兑汇票买卖信息分类和识别问题,从各种信息中识别出各家公司的授信银行,进而提高交易速度。
举例解释说明:
设:数据库中有“空空空”、ABC(垃圾信息)、abc、123…………多条授信信息。
S1,从数据库中分段读取数据:
当读到“空空空”这一条授信信息时,判断为此条授信信息为空数据信息,直接程序停止;当读到“ABC”这一条授信信息时,判断为此条授信信息为非空数据信息,再执行进行二次读取。
S2,二次信息处理和清洗:
对“ABC”这一条授信信息进行二次读取,此条授信信息被判断为垃圾信息,则直接抛出“ABC”这一条垃圾信息并进行下一条信息(abc)的读取。“abc”这一条授信信息经过上述判断过程,判断得出“abc”这一条授信信息既不是空数据信息,也不是垃圾信息,然后进行信息清洗处理过程。信息清洗处理包括过滤杂乱信息和对简称的扩写,比如,若“abc”这一条授信信息为“中国农信”,则在此过程扩写为“中国农村信用社”。
S3,信息分词和放入队列:
第一步:对每条经过清洗处理的信息进行信息分词处理,通过使用字母、数字、空格、中英文标点等非汉字字符,以及汉语中助词等与授信信息无关的字词,对每个授信信息句子进行分割为多个分词元素,多个分词放入后形成分词队列。第二部:分割结果为一个个的分词元素,并将每个分词后的元素结果添加到分词队列,被分割后的每个授信信息句子的最后一个分词元素后添加一个“END”标志元素,“END”标志元素作为队列的最后一个分词元素。在此处以“;”字符对“abc”这一条授信信息进行分割(a;b;c、;END),分隔为a、b、c、END四个分词元素,分词元素放入后形成四个分词队列a、b、c、END。
S4,多个线程处理分词结果:
第一步:检测分词队列:对每条分词队列提取检测是否为空元素,为分词队列为空元素队列时,等待,然后对下一个分词队列进行提取检测是否为空元素;当分词队列不是空元素时,提取出分词队列首元素;此四个分词队列a、b、c、END不存在空元素。(举例:若四个分词队列为“空”、b、c、END时,对“空”这条分词队列提取检测,检测为空元素,这时就等待,然后对下一个分词队列b进行提取检测是否为空元素,b不是空元素,然后再进行后续“END”标志元素判断。)
第二步:“END”标志元素判断:每个分词队列提取检测后都需进行是否为“END”标志元素判断,当分词队列元素不是“END”标志元素时,要将此分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配;当提取的分词队列元素判断为“END”标志元素时,先将此“END”标志元素分词元素重新添加到分词队列内,然后停止此线程。当检测到a分词元素时,“END”标志元素判断时判断到a分词元素不是“END”标志元素,要将a这个分词元素与后台授信数据库数据进行匹配,看是否匹配成功。然后再对b、c这两个分词元素分别进行“END”标志元素判断,b、c这两个分词元素也不是“END”标志元素,再将b、c这个分词元素与后台授信数据库数据进行匹配,看是否匹配成功。当对END这个分词元素进行“END”标志元素判断时,END这个分词元素是“END”标志元素,这时就先将END分词元素重新添加到分词队列内,然后停止此线程。
第三步:将a、b、c这三个分词元素与后台授信数据库数据进行匹配:若匹配成功,将信息整理入库;若匹配不成功,将信息清理抛出;将信息整理入库或将信息抛出后线程再执行下一个队列信息123的监听,以及对123这个队列信息分词结果进行实时的授信信息提取处理。
Claims (3)
1.一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,其特征在于:包括:
S1,从数据库中分段读取数据:因为百万数据一下读不完,对服务器也是种负担,所以在读取时每十万条数据进行一次读取,并对每条数据是否为空数据进行判断处理;空数据直接程序停止,非空数据进行二次读取;
S2,二次信息处理和清洗:对非空数据信息进行逐条读取,并对每条数据是否为垃圾信息进行判断处理;若此条数据是垃圾信息数据,则直接抛出垃圾信息并进行下一条数据的读取,对下一条数据再进行是否为垃圾信息判断处理;若此条数据是不是垃圾信息数据,则直接进行信息清洗处理;
S3,信息分词和放入队列:对每条经过清洗处理的信息进行信息分词处理,并将分词结果放入分词队列等待处理;
S4,多个线程处理分词结果:启动多个授信提取线程对分词队列监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理,不同银行处理结束后放入对应的承兑人队列;
S5,对提取结果进行整理入库。
2.根据权利要求1所述一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,其特征在于:信息分词和放入队列方法包括:
S1,通过使用字母、数字、空格、中英文标点等非汉字字符,以及汉语中助词等与授信信息无关的字词,对每个授信信息句子进行分割为多个分词元素,多个分词放入后形成分词队列;
S2,分割结果为一个个的分词元素,并将每个分词后的元素结果添加到分词队列,被分割后的每个授信信息句子的最后一个分词元素后添加一个“END”标志元素,“END”标志元素作为队列的最后一个分词元素。
3.根据权利要求2所述一种汇票交易机器人的授信信息识别方法,其特征在于:授信提取线程对分词队列监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理的方法包括:
S1,检测分词队列:对每条分词队列提取检测是否为空元素,为分词队列为空元素队列时,等待,然后对下一个分词队列进行提取检测是否为空元素;当分词队列不是空元素时,提取出分词队列首元素;
S2,“END”标志元素判断:每个分词队列提取检测后都需进行是否为“END”标志元素判断,当分词队列元素不是“END”标志元素时,要将此分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配;当提取的分词队列元素判断为“END”标志元素时,先将此“END”标志元素分词元素重新添加到分词队列内,然后停止此线程。
S3,分词队列提取的元素与后台授信数据库数据进行匹配:若匹配成功,将信息整理入库;若匹配不成功,将信息清理抛出;将信息整理入库或将信息抛出后线程再执行下一个队列的监听,对分词结果进行实时的授信信息提取处理。
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