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申请/专利权人：人保信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种融合顺序注意力和特征表征学习的核保结论预测方法，该方法包括获取基于历史保单数据的训练保单样本数据和测试保单样本数据；构建基于多轮决策的核保结论预测模型，并利用训练保单样本数据训练核保结论预测模型以得到训练好的核保结论预测模型；将测试保单样本数据输入至训练好的核保结论预测模型，以在每轮决策中通过顺序注意力模块得到掩码矩阵，并将掩码矩阵输入表征学习模块后输出单轮决策预测向量；在经过多轮决策后，将每轮决策得到的单轮决策预测向量集成后通过全连接层映射为测试保单样本数据中保单的核保结论预测值。本发明可以提升模型对保单历史数据的挖掘分析能力，实现更高精度的核保结论预测。
主权项：1.一种融合顺序注意力和特征表征学习的核保结论预测方法，其特征在于，包括：获取基于历史保单数据的训练保单样本数据和测试保单样本数据；构建基于多轮决策的核保结论预测模型，并利用所述训练保单样本数据训练所述核保结论预测模型以得到训练好的核保结论预测模型；其中，所述核保结论预测模型，至少包括顺序注意力模块和表征学习模块；将所述测试保单样本数据输入至所述训练好的核保结论预测模型，以在每轮决策中通过顺序注意力模块得到掩码矩阵，并将所述掩码矩阵输入所述表征学习模块后输出单轮决策预测向量；在经过所述多轮决策后，将每轮决策得到的所述单轮决策预测向量集成后通过全连接层映射为测试保单样本数据中保单的核保结论预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人保信息科技有限公司 一种融合顺序注意力和特征表征学习的核保结论预测方法
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