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本申请涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种信息查询方法、装置、设备及介质。该方法通过量化实体数量和约束指标，系统能够将查询的复杂性转化为可计算的约束复杂度值，结合形式内容和历史交互模式，构建了一个多维度的查询特征画像，当特征评估分数超过阈值时，表明当前查询符合预设的高复杂度或高价值标准，触发执行预设查询路径，本申请可应用于金融科技领域、医疗健康领域，从而系统能够针对复杂查询采用更精准的策略，提高查询结果的准确性。

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种问答交互方法和装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取与目标对象在对话过程中的当前对话文本特征、当前非语义特征以及历史上下文数据；根据当前对话文本和历史上下文数据生成至少一个候选答复话术；根据预设的客服画像数据、用户画像数据、对话目标信息、当前对话文本特征、当前非语义特征及历史上下文数据，对每一候选答复话术进行答复适配度评估，得到适配度评估数据；根据适配度评估数据从候选答复话术中筛选出目标答复话术，并执行对目标对象的答复操作。可应用于金融科技和医疗健康的场景，提升问答交互的答复准确性和交互体验感的效果。

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种答复方法、装置、设备及介质，包括：响应于接收到用户的对话请求，根据对话请求中的目标实体信息，确定目标实体信息对应的候选维度维值，并从预设历史案例库中，确定与对话请求对应的目标历史案例；其中，维度维值用于将对话请求中的对话内容转换为标准维度编码；将对话请求、候选维度维值以及目标历史案例输入至目标模型中，由目标模型的维度识别子任务输出目标维度维值；根据目标维度维值，确定对话请求对应的真实数值信息；并根据真实数值信息，生成对话请求的目标答复结果。可应用于金融科技的答复场景，提高答复准确性。

本申请涉及异常识别技术领域，公开了一种异常交易行为的处理方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：通过滑动窗口机制沿时间轴滑动获取用户多维度的交易行为数据序列；利用各维度数据序列自身的均值和标准差计算基线偏离度以捕捉行为相对于历史习惯的统计偏移，同时借助预训练的交易行为自编码器对序列进行重构并计算重构误差；将每一维度的基线偏离度和重构误差融合为该维度的融合评分，再根据当前交易场景对应的多维度权重对各维度融合评分进行加权累加，得到表征整体异常程度的总融合评分，最后将该总融合评分与场景适配的异常行为判定阈值进行比较，以确定用户是否存在交易异常行为。可应用于金融科技场景中。

本申请实施例提供了一种动态人像身份核验方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像识别与生物特征识别领域，可应用于金融、医疗应用场景中。该方法包括：响应于客户端的身份核验结果；在身份核验结果指示用户为活体的情况下，接收客户端发送的多模态数据和历史身份信息；对多模态数据和历史身份信息进行信息整合，得到动态上下文向量；将动态上下文向量输入预先训练的风险等级分类模型，得到风险等级分类模型输出的风险评分；根据风险评分与预设风险阈值之间的比较结果，确定风险等级；根据风险等级执行对应的身份核验策略，得到用户的身份核验结果。本申请实施例实现了基于风险等级自适应的差异化身份核验，降低计算开销。

本发明涉及人工智能技术领域，公开了用户情感识别方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取关联的通话录音数据进行解析，提取语音数据以及对应的文本数据；对语音数据进行语音分帧处理获取对应的频域特征，通过预设的语音情感特征编码器，对由各语音帧对应的频域特征构成的语音帧特征序列进行特征提取，生成语音特征；对文本数据进行文本切分处理获取对应的文本语义特征，通过预设的文本情感特征编码器，对由各文本单元对应的文本语义特征构成的文本单元特征序列进行特征提取，生成文本特征；基于语音特征和文本特征生成融合特征，识别得到情感分类结果。本发明可应用于金融科技的用户情感识别场景，能够有效提升用户情感识别的准确度。

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种行业知识问答方法、装置、设备及介质，包括：对自然语言形式的行业问题进行稠密语义编码和稀疏术语编码得到问题语义向量和问题术语向量；根据问题语义向量与实体语义向量第一相似度、问题术语向量与实体术语向量第二相似度，从知识图谱中筛选出候选实体；以每一候选实体为中心，在知识图谱中进行路径探索，得到各候选实体对应的候选路径，并进行稠密语义编码得到路径语义向量；根据路径语义向量与问题语义向量的第三相似度，从候选路径中确定目标路径；提取目标路径中的实体关系信息，结合行业问题利用大模型推理，生成答案。可应用于金融科技和医疗健康的问答场景，提升行业问题解答的准确性。

本申请实施例提供了一种基于大语言模型的业务方案生成方法、装置、设备、介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：响应于用户业务请求，基于大语言模型对用户对话信息进行信息抽取，基于风险个预测数据对用户需求实体进行需求排序，基于用户需求实体、实体关联关系和需求优先级构建多维需求图谱，图谱节点所在层级由需求优先级确定，基于多维需求图谱从保险知识库筛选出与需求类别相匹配的候选产品，以基于大语言模型对候选产品进行方案生成。本申请可以应用于金融科技场景中，利用LLM上下文理解能力构建动态需求图谱，从传统静态标签匹配升级为对用户隐式诉求的深度挖掘与排序，实现了从单一产品推送向三位一体的透明化定制报告转变。

本发明涉及软件监控技术领域，公开了一种基于通道划分的运行异常诊断方法、装置、设备及介质，包括：获取包含业务时段特征和显式监控阈值的监控配置数据，采集并筛选各消息通道的运行数据，得到有效运行数据；依据显式监控阈值的配置情况，将消息通道划分为第一类消息通道和第二类消息通道；对第一类消息通道进行阈值分析，对第二类消息通道基于历史运行数据、变更记录数据和业务时段特征进行分析，分别生成状态分析结果，并据此生成异常诊断信息。本发明可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中，通过区分已配置显式监控阈值和未配置显式监控阈值的消息通道，分别采用阈值分析和通道知识分析，提高运行异常诊断的准确性。

本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于参数继承关系的资源校验方法、装置、设备及介质，包括：获取层级结构数据和参数配置数据，建立层级节点关系和参数继承关系；接收资源分配请求，确定目标节点和目标继承路径，生成目标节点生效参数；结合节点和对象的资源限制及占用情况生成目标可分配资源数据，比较资源申请量并生成资源校验结果，依据资源校验结果放行或阻断资源分配请求。本发明可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中，通过参数继承确定目标节点生效参数，并结合节点和对象的资源限制及占用情况确定目标可分配资源，能够准确校验资源申请并进行动态拦截。

本申请涉及产品推荐技术领域，公开了一种保险产品推荐方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：分别将各客户的客户特征输入至训练完成的梯度提升决策树模型，得到客户的满意度预测值，分析各客户特征类型对每个客户的满意度预测值的贡献值和贡献方向，生成特征贡献度向量；根据各客户的满意度预测值将各客户划分为多个层级，并针对各层级，将客户的特征贡献度向量进行聚合处理，计算各客户特征类型在层级内的平均贡献值和平均贡献方向，从而确定层级的客户群体的关键制约瓶颈特征类型，匹配对应的保险产品标签，筛选与保险产品标签匹配的候选保险产品集合结合客户的历史投保记录确定保险产品推荐结果。可应用于金融科技场景中。

本发明涉及云计算技术领域，揭露了一种系统容灾控制方法、装置、设备及介质，所述方法包括：根据待演练的业务系统的每条历史故障记录对应的故障类型和故障发生时间构建故障注入模型；根据业务系统中多个预设业务间的依赖关系生成业务服务链路图谱；根据故障注入模型向目标节点注入预设的故障信号，并根据业务服务链路图谱确定的目标节点和冗余备份节点的流量切换映射关系将目标节点的业务流量切换至冗余备份节点；根据冗余备份节点的运行性能指标调整冗余备份节点的资源分配参数，直至业务系统的服务能力恢复至故障注入前的目标水平。本发明可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中，能够提高容灾控制的精准性。

本申请涉及人工智能应用和计算机信息处理技术领域，可应用于金融科技/数字医疗领域，公开了一种消息推送资源智能调度方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待推送消息的消息特征数据，输入消息价值预测模型，输出消息价值参数；获取推送通道的通道状态数据，输入通道负载预测模型，输出推送通道的预测负载参数；获取目标接收端运行状态数据，输入处理状态计算模型，输出可用处理参数；将上述参数输入调度决策模型，输出包括目标推送通道、目标推送时机和目标资源占用参数的目标推送策略；根据目标资源占用参数调配推送资源，并在目标推送时机通过目标推送通道推送待推送消息。该方法降低消息送达延迟、提高推送资源利用率。