本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种报销单异常检测方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取待处理的报销单信息集，其中，报销单信息集的每个报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征；对每个报销单信息的备注信息特征进行关键词提取并进行重处理，得到关键词词集；计算关键词词集中各个对应关键词对应的权重值；根据关键词词集及各个关键词的权重值，匹配对应报销单信息的备注信息特征的权重变量特征；对报销单信息的定性特征以及权重变量特征进行综合特征提取，得到报销单信息集中每个报销单信息的综合变量特征；根据综合变量特征以及定量特征，通过异常检测模型识别报销单信息集中的异常报销单信息。息。息。
【技术实现步骤摘要】
报销单异常检测方法、使用方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能的
，尤其涉及一种报销单异常检测方法、使用方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在会计财务管理中，差旅费报销一直是管理上的难点和痛点。由于报销单数据中存在各种类型的数据，如出发地及目的地等用于表征类别的定性变量，报销金额等用于表征数值的定量数据，及备注、说明等文本类非结构化数据，造成难以识别报销单是否异常。
技术实现思路
[0003]本申请的主要目的在于提供一种报销单异常检测方法、使用方法、装置、设备及存储介质，旨在实现报销单异常的精准识别。
[0004]第一方面，本申请提供一种报销单异常检测方法，包括：
[0005]获取待处理的报销单信息集，其中，所述报销单信息集包括多个报销单信息，每个所述报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征；
[0006]对所述报销单信息集的每个所述报销单信息对应的所述备注信息特征进行关键词提取，并对所提取到的关键词进行去重处理，得到关键词词集；
[0007]计算所述关键词词集中各个对应关键词在各个所述报销单信息对应的备注信息特征出现的关键词频率，并根据所述关键词频率计算各个所述关键词对应的权重值；
[0008]根据所述关键词词集及各个所述关键词的权重值，对所述报销单信息集的所述备注信息特征进行匹配，得到对应所述报销单信息的权重变量特征；
[0009]对所述报销单信息的所述定性特征以及所述权重变量特征进行综合特征提取，得到所述报销单信息集中每个所述报销单信息的综合变量特征；
[0010]根据所述综合变量特征以及所述定量特征，通过预设的异常检测模型识别所述报销单信息集中的异常报销单信息。
[0011]第二方面，本申请还提供一种报销单异常检测装置，所述报销单异常检测装置包括：
[0012]报销单信息获取模块，用于获取待处理的报销单信息集，其中，所述报销单信息集包括多个报销单信息，每个所述报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征；
[0013]关键词提取模块，用于对所述报销单信息集的每个所述报销单信息对应的所述备注信息特征进行关键词提取，并对所提取到的关键词进行去重处理，得到关键词词集；
[0014]关键词权重匹配模块，用于计算所述关键词词集中各个对应关键词在各个所述报销单信息对应的备注信息特征出现的关键词频率，并根据所述关键词频率计算各个所述关键词对应的权重值；
[0015]权重变量匹配模块，用于根据所述关键词词集及各个所述关键词的权重值，对所述报销单信息集的所述备注信息特征进行匹配，得到对应所述报销单信息的权重变量特
征；
[0016]综合特征提取模块，用于对所述报销单信息的所述定性特征以及所述权重变量特征进行综合特征提取，得到所述报销单信息集中每个所述报销单信息的综合变量特征；
[0017]异常检测模块，用于根据所述综合变量特征以及所述定量特征，通过预设的异常检测模型识别所述报销单信息集中的异常报销单信息。
[0018]第三方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的报销单异常检测方法的步骤。
[0019]第四方面，本申请还提供一种存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的报销单异常检测方法的步骤。
[0020]本申请中，对报销单信息中的备注信息特征进行关键词提取，并计算关键词的权重值。根据关键词及其对应的权重值，将报销单信息中的备注信息特征转换成对应的权重变量特征。对报销单信息对应的定性特征以及权重变量特征进行综合变量特征提取，得到报销单信息对应的综合变量特征。使用异常检测模型对报销单信息的定性特征以及权重变量特征进行检测，识别报销单信息中的异常报销单信息。通过本申请方法，可以解决报销单信息数据类型复杂，难以用于模型数据分析，难以识别异常报销单的问题。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请实施例提供的一种报销单异常检测方法的步骤流程示意图；
[0023]图2是图1中步骤S11的一种具体实施方式对应的步骤流程图；
[0024]图3是图1中步骤S13的一种具体实施方式对应的步骤流程图；
[0025]图4为本申请实施例提供的一种报销单异常检测装置的示意性框图；
[0026]图5为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
[0027]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0028]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0029]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块的划分，但是在某些情况下，可以以不同于装置示意图中的模块划分。
[0030]本申请实施例提供一种报销单异常检测方法、使用方法、装置、设备及存储介质。
其中，该报销单异常检测方法可应用于终端设备或服务器中，该终端设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备；该服务器可以为单台的服务器，也可以为由多台服务器组成的服务器集群。以下以该欺诈识别方法应用于服务器为例进行解释说明。
[0031]下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0032]请参照图1，图1为本申请实施例提供的一种报销单异常检测方法的步骤流程示意图。
[0033]如图1所示，该报销单异常检测方法包括步骤S10至步骤S15。
[0034]步骤S10、获取待处理的报销单信息集，其中，所述报销单信息集包括多个报销单信息，每个所述报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征。
[0035]可以理解，如果执行本申请的报销单异常检测方法为服务器，报销单信息可以为服务器直接从数据库获取。如果执行本申请的报销单异常检测方法为终端设备，报销单信息则可以为终端设备向服务器发送网络请求获取。报销单信息集，即为由获取到的多个报销本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种报销单异常检测方法，其特征在于，包括：获取待处理的报销单信息集，其中，所述报销单信息集包括多个报销单信息，每个所述报销单信息包括定性特征、定量特征以及备注信息特征；对所述报销单信息集的每个所述报销单信息对应的所述备注信息特征进行关键词提取，并对所提取到的关键词进行去重处理，得到关键词词集；计算所述关键词词集中各个对应关键词在各个所述报销单信息对应的备注信息特征出现的关键词频率，并根据所述关键词频率计算各个所述关键词对应的权重值；根据所述关键词词集及各个所述关键词的权重值，对所述报销单信息集的所述备注信息特征进行匹配，得到对应所述报销单信息的权重变量特征；对所述报销单信息的所述定性特征以及所述权重变量特征进行综合特征提取，得到所述报销单信息集中每个所述报销单信息的综合变量特征；根据所述综合变量特征以及所述定量特征，通过预设的异常检测模型识别所述报销单信息集中的异常报销单信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述报销单信息集的每个所述报销单信息对应的所述备注信息特征进行关键词提取，并对所提取到的关键词进行去重处理，得到关键词词集，包括：对所述报销单信息集的每个所述报销单信息对应的所述备注信息特征进行分词处理，得到第一词集；通过预设的关键词过滤器对所述第一词集进行过滤，得到第二词集；对所述第二词集进行关键词去重处理，得到关键词词集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词词集及各个所述关键词的权重值，对所述报销单信息集的所述备注信息特征进行匹配，得到对应所述报销单信息的权重变量特征，包括：依次获取所述报销单信息集中的报销单信息；根据所述关键词词集，对所述报销单信息的所述备注信息特征进行关键词匹配，得到对应所述报销单信息的关键词匹配词集；根据各个所述关键词对应的权重值，获取所述关键词匹配词集中权重值最大的关键词，得到所述报销单信息对应的权重变量特征。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取异常报销单信息对应的异常综合变量特征以及异常定量特征；根据所述异常综合变量特征、及异常定量特征，计算报销单信息集中所述异常报销单信息与非异常报销单信息的匹配值，其中，所述非异常报销单信息为报销单信息集中除去所述异常报销单信息之外的报销单信息；筛选所述报销单信息集中所述匹配值符合预设条件的报销单信息，得到对应所述异常报销单的匹配报销单信息集；对所述异常报销单信息及所述匹配报销单信息集进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：李同，巴堃，庄伯金，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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