【摘 要】
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在信用评估问题中,用户信息中既包含类别数据,也包含数值数据。传统的基于人工智能的信用评估模型通常对类别数据进行one-hot变换后,再与数值数据进行拼接作为判别器的输入。
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61562041,No.61866018)
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在信用评估问题中,用户信息中既包含类别数据,也包含数值数据。传统的基于人工智能的信用评估模型通常对类别数据进行one-hot变换后,再与数值数据进行拼接作为判别器的输入。与之不同,本文借鉴了自然语言处理中的词嵌入技术来提取类别数据的词向量。随后,将输入的词向量集合类比为“句子”,并基于自注意力机制从“句子”中提取出用户特征。最后采用多层感知机来预测用户违约的概率。新模型可以使用反向传播算法实现端到端的训练。本文在三个不同的数据集上将新模型和六种基准算法进行了比较,新模型能够比基准算法取得更好的性能。
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