基于词向量的国际业务实时推理模型

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针对现有国际业务在人工分析SWIFT报文效率方面的不足,提出一种基于词向量的国际业务实时推理模型。利用TF-IDF值在词汇重要程度的度量作用,实时计算获得MT700、MT710、MT720、MT730等报文语料候选词集;通过GLoVe算法产生SWIFT报文词向量,使用seq2seq模型加载attention机制学习产出报文摘要;利用5万条UCP600、ISBP745、URC522、URR725、URDG758、ISP98国际惯例语料数据,训练得到BITS2vec词向量模型,注入候选词集后自动生成国际惯例参
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