基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用风险评估研究

近年来我国P2P网络借贷业务快速发展,然而行业内的信用风险也日益凸显,持续性的平台倒闭以及借款人违约等事件屡见不鲜,因而对网贷信用风险的事前有效评估将直接关乎我国网贷行业的未来可持续发展。本文根据网贷业务特点,筛选出对网贷借款人行为具有影响的特征指标,建立网贷借款人信用风险评估指标体系,构建基于BP神经网络的信用风险评估模型,选取拍拍贷和人人贷的借款人交易数据进行训练仿真。实证结果表明BP神经网络模型能较好拟合网络信用环境下对网贷借款人信用风险的评估,模型具备较高的预测准确率,适用于平台和投资者甄选优质借款人。基于实证分析结果,文章进一步提出了规范网贷平台健康可持续发展的对策建议。

基于自然语言处理方法的产业政策内容解析研究

政府产业政策对于企业发展有着举足轻重的指导作用,我国经济近年来蓬勃发展,政府推陈出新颁布了海量类型丰富、结构迥异的产业政策文件。针对企业面对海量政府产业政策短时间内难以定位与自身行业有关的奖励条件与内容,导致企业因政策时效性未能享受到应有政策奖励的痛点问题,本文提出一种基于预训练语言模型,结合规则模型与文本分类模型的自然语言处理方法,实现对产业政策文件内容自动化解析,产业政策的关键要素抽取。研究结果表明,该方法对产业政策的关键要素抽取性能优越、泛化性强,能有效缓解企业面对产业政策信息过载问题,使企业可以快速清晰查找与自身相关的政策奖励条件与内容,对企业发展具有重要意义。

基于自然语言处理的SQL语句生成研究

大数据时代下,数据的价值也随之提升,数据库作为海量数据的存储和管理工具,熟练掌握其查询语言至关重要。为了提升非专业数据库用户使用数据库的简捷度以及提高其数据库操作的效率和准确性,本研究提出了一种基于ChatGLM预训练模型的自然语言转SQL查询语句的方法,即通过分词化、词嵌入、模型训练和模型测试等流程完成文本转SQL研究。在由1020条SQL查询语句构建的数据集上的实验表明,该方法的F1指数达到89.8%,能够满足普通用户的查询需求,促进了数据库的普及和应用。

ChatGPT在公安行业领域应用的分析与思考

一、简介ChatGPT(Chat Generative Pretrained Transformer)是由OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序,具有高效、快速和准确的语言生成能力。ChatGPT在各种自然语言处理任务中均取得了显著效果,如对话生成、翻译和问题解答等,同时在其他非典型NLP任务(例如代码编写、数学运算)上的泛化能力也有不错效果。它不仅可以帮助用户解决日常生活中的各种问题,还可以作为客服机器人为客户提供24小时服务。