(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210514165.5 (22)申请日 2022.05.11 (71)申请人 中国平安财产保险股份有限公司 地址 518033 广东省深圳市福田区益田路 5033号平安金融中心12、 13、 38、 39、 40 层 (72)发明人 喻芳　 (74)专利代理 机构 深圳市赛恩倍吉知识产权代 理有限公司 4 4334 专利代理师 龚慧惠 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 16/9537(2019.01) G06F 16/36(2019.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 基于人工智能的数据调整方法、 装置、 电子 设备及介质 (57)摘要 本申请涉及人工智能技术领域， 提供一种基 于人工智能的数据调整方法、 装置、 电子设备及 介质， 所述方法包括： 基于 预设的时间间隔， 在目 标时间段内出现的事件中确定目标事件； 基于预 先定义的事项标识， 在目标事件中抽取与所述事 项标识相应的词汇向量和句子向量； 将词汇向量 与句子向量进行融合得到融合向量； 将融合向量 输入影响计算模型， 得到目标事件对应的影响 值； 获取第一指标数据， 并基于所述影 响值， 对第 一指标数据进行处理， 得到第二指标数据， 所述 第二指标数据中包括多个日期； 在所述多个日期 中， 确定历史日期， 并获取历史日期对应的历史 完成数据； 根据历史完成数据对第二指标数据进 行调整， 得到第三指标数据。 本申请提高了数据 调整的效率。 权利要求书2页 说明书15页 附图2页 CN 114881152 A 2022.08.09 CN 114881152 A 1.一种基于人工智能的数据调整方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于预设的时间 间隔， 在目标时间段内出现的事 件中确定目标事 件； 基于预先定义的事项标识， 在所述目标事件中抽取与 所述事项标识相应的词汇向量和 句子向量； 将所述词汇向量与所述句子向量进行融合， 得到融合向量； 将所述融合向量输入预 先训练的影响计算模型， 得到所述目标事 件对应的影响值； 获取预先设置的第一指标数据， 并基于所述影响值， 对所述第一指标数据进行加权处 理， 得到第二指标 数据， 所述第二指标 数据中包括多个日期； 在所述多个日期中， 确定历史日期， 并获取 所述历史日期对应的历史完成数据； 根据所述历史完成数据对所述第二指标 数据进行调整， 得到第三指标 数据。 2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据调整方法， 其特征在于， 所述基于预设的时 间间隔， 在目标时间段内出现的事 件中确定目标事 件包括： 基于预设的时间间隔， 获取在目标时间段内出现的事件， 并为所述目标期限内的事件 生成血缘关系图； 基于预先确定的识别事 件， 在所述血缘关系图中确定第一事 件； 将所述血缘关系图中与所述第一事 件存在血缘关系的事 件确定为第二事 件； 将所述第一事 件和所述第二事 件， 确定为目标事 件。 3.如权利要求1所述的基于人工智能的数据调整方法， 其特征在于， 所述在所述目标事 件中抽取与所述事项标识相应的词汇向量包括： 对所述目标事 件内容进行分词处 理， 得到多个分词； 获取分词与分词之间的连接度及获取连接度小于或者等于预设连接度阈值的目标连 接度； 以分词为节点， 在目标 连接度对应的两个分词之间建立无向边， 得到无向网络结构图； 计算所述无向网络结构图中每个节点的网络特征值并根据所述网络特征值筛选出目 标节点； 将所述目标节点对应的字词作为关键词并获取 所述关键词的词汇向量。 4.如权利要求3所述的基于人工智能的数据调整方法， 其特征在于， 所述计算所述无向 网络结构图中每 个节点的网络特 征值并根据所述网络特 征值筛选出目标节点包括： 计算每个节点的第一中心度和第二中心度； 将所述每个节点的第 一中心度与第 二中心度进行加权和计算， 得到所述每个节点的网 络特征值； 根据所述网络特 征值的大小依次对所述节点进行降序排序； 根据降序排序的结果， 获取 前K个节点作为目标节点。 5.如权利要求4所述的基于人工智能的数据调整方法， 其特征在于， 所述计算每个节点 的第一中心度包括： 获取与所述节点 通过无向边连接的其 他节点； 获取所述其他节点的第一数量； 将所述第一数量确定为所述节点的第一中心度。 6.如权利要求4所述的基于人工智能的数据调整方法， 其特征在于， 所述计算每个节点权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114881152 A 2的第二中心度包括： 获取除所述节点之外的任一两个节点之间的最短路径结合； 当所述最短路径结合中包括所述节点时， 则记录一次预设第一 值； 当所述最短路径结合中不包括所述节点时， 则记录一次预设第二 值； 计算所述预设第一 值与所述预设第二 值的和值； 确定所述和值 为所述节点的第二中心度。 7.如权利要求1所述的基于人工智能的数据调整方法， 其特征在于， 所述根据 所述历史 完成数据对所述第二指标 数据进行调整， 得到第三指标 数据包括： 确定所述第二指标数据中历史日期对应的指标数据与所述历史日期对应的历史完成 数据的数据差值； 将所述第二指标数据中历史日期对应的指标数据替换为所述历史日期对应的历史完 成数据； 基于所述数据差值， 调整所述第二指标数据中非历史日期对应的指标数据， 得到第三 指标数据。 8.一种基于人工智能的数据调整装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 事件确定模块， 用于基于预设的时间间隔， 在目标时间段内出现的事件中确定目标事 件； 向量抽取模块， 用于基于预先定义的事项标识， 在所述目标事件中抽取所述事项标识 相应的词汇向量和句子向量； 向量融合模块， 用于将所述词汇向量与所述句子向量进行融合， 得到融合向量； 影响计算模块， 用于将所述融合向量输入预先训练的影响计算模型， 得到所述目标事 件对应的影响值； 数据处理模块， 用于获取预先设置的第一指标数据， 并基于所述影响值， 对所述第一指 标数据进行加权处 理， 得到第二指标 数据， 所述第二指标 数据中包括多个日期； 日期确定模块， 用于在所述多个日期中， 确定历史日期， 并获取所述历史日期对应的历 史完成数据； 数据调整模块， 用于根据所述历史完成数据对所述第二指标数据进行调整， 得到第三 指标数据。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括处理器和存储器， 所述处理器用于执 行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述基于人工智能的数 据调整方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序， 其特征 在于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任意一项 所述基于人工智能 的数据调整方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114881152 A 3