CN115456629B - 一种支持多元化新型数字票务的云支付系统 - Google Patents

一种支持多元化新型数字票务的云支付系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，包括：获取模块，用于当用户订购数字票务即将支付订购费用时，获取数字票务的票务信息；第一验证模块，用于基于票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证；允许模块，用于若验证通过，允许用户进行支付订购费用。本发明的支持多元化新型数字票务的云支付系统，提升了数字票务订购的云支付安全性，更适用于当前数字票务的形式多元化的情景。

Description

一种支持多元化新型数字票务的云支付系统
技术领域
本发明涉及在线支付技术领域，特别涉及一种支持多元化新型数字票务的云支付系统。
背景技术
目前，随着互联网技术的发展，数字票务的支付形式层出不穷，逐渐多元化，例如：购票网站、购票公众号或App等。虽然数字票务为购票客户提供了便利，但是由于数字票务的安全性未知，可能会导致购票客户上当受骗。
因此，亟需一种解决办法。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，提升了数字票务订购的云支付安全性，更适用于当前数字票务的形式多元化的情景。
本发明实施例提供的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，包括：
获取模块，用于当用户订购数字票务即将支付订购费用时，获取数字票务的票务信息；
第一验证模块，用于基于票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证；
允许模块，用于若验证通过，允许用户进行支付订购费用。
优选的，第一验证模块基于票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证，包括：
从票务信息中提取数字票务对应的目标行程的行程详情信息；
基于行程详情信息和预设的交通行程库，确定目标行程是否真实；
若否，数字票务的票务安全性未通过验证，否则，从票务信息中提取数字票务对应的票务机构最近预设的时间内的机构评价信息；
对机构评价信息进行预处理，获得预处理结果；
基于预处理结果和预设的评分模板，确定票务机构的评价得分；
若评价得分小于等于预设的评价得分阈值，数字票务的票务安全性未通过验证。
优选的，基于行程详情信息和预设的交通行程库，确定目标行程是否真实，包括：
对行程详情信息进行特征提取，获得多个行程特征；行程特征包括：行程类型、行程地点和行程时间；
基于预设的行程查询条件生成模板，根据多个行程特征，生成行程查询条件；
查询交通行程库中是否有满足行程查询条件的交通行程；
若是，目标行程真实，否则，目标行程不真实。
优选的，对机构评价信息进行预处理，获得预处理结果，包括：
从机构评价信息中提取多个评价内容；
将评价内容的第一内容语义与预设的差评内容语义库中的任一差评内容语义进行匹配，若匹配符合，将对应评价内容作为差评内容，同时，将其余评价内容作为非差评内容；
从机构评价信息中提取差评内容对应的评价对话内容；
基于评价对话内容，对差评内容的内容真实性进行验证；
若验证通过，将对应差评内容的内容语义和非差评内容的内容语义整合作为预处理结果。
优选的，基于评价对话内容，对差评内容的内容真实性进行验证，包括：
将评价对话内容中的机构人员发言内容的第二内容语义与预设的致歉内容语义库中的任一致歉内容语义进行匹配；
若第二内容语义均有匹配符合的致歉内容语义，差评内容的内容真实性通过验证，否则，将未有匹配符合的致歉内容语义的第二内容语义对应的机构人员发言内容作为非致歉内容；
将非致歉内容的第二内容语义和评价对话内容中非致歉内容上接的客户发言内容的第三内容语义输入至预设的真实性判断模型，确定差评内容的内容真实性是否通过验证。
优选的，基于预处理结果和预设的评分模板，确定票务机构的评价得分，包括：
基于评分模板，对预处理结果中的内容语义进行评分，获得评价值；
累加计算评价值，获得票务机构的评价得分。
优选的，支持多元化新型数字票务的云支付系统，还包括：
第二验证模块，用于允许用户进行支付订购费用前，当用户需要阅读支付须知信息时，验证用户是否认真阅读支付须知信息，若是，再允许用户进行支付订购费用；
其中，第二验证模块验证用户是否认真阅读支付须知信息，包括：
构建支付须知信息的信息权重库；
获取用户阅读支付须知信息时产生的阅读轨迹；
构建支付须知信息对应的理应阅读轨迹；
基于信息权重库、阅读轨迹和理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读支付须知信息。
优选的，第二验证模块构建支付须知信息的信息权重库，包括：
提取支付须知信息中每一条款内容的至少一个分割符；
基于分割符，将条款内容进行分割，获得多个内容段；
从预设的重要性权重库中确定内容段的第三内容语义的重要性权重；
将重要性权重与对应内容段进行一一匹配，获得多个匹配项；
将多个匹配项进行整合入库，获得支付须知信息的信息权重库。
优选的，第二验证模块构建支付须知信息对应的理应阅读轨迹，包括：
获取支付须知信息在用户的查看界面中的文字布局；
将文字布局输入至预设的理应阅读轨迹确定模型，确定支付须知信息对应的理应阅读轨迹。
优选的，第二验证模块基于信息权重库、阅读轨迹和理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读支付须知信息，包括：
获取理应阅读轨迹相对于阅读轨迹的多组一一对应的差异段和差异程度；
依次遍历差异段，每次遍历时，从支付须知信息中确定遍历到的差异段对应的目标内容，从信息权重库中确定目标内容对应的信息权重，赋予遍历到的差异段对应的差异程度信息权重，获得目标值，遍历差异段结束后，累加计算每一目标值，获得目标值和；
若目标值和小于等于预设的目标值和阈值，确定用户认真阅读支付须知信息，否则，未认真阅读。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种支持多元化新型数字票务的云支付系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，如图1所示，包括：
获取模块1，用于当用户订购数字票务即将支付订购费用时，获取数字票务的票务信息；
第一验证模块2，用于基于票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证；
允许模块3，用于若验证通过，允许用户进行支付订购费用。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
票务信息具体为：用户订购的数字票务的行程的行程信息以及票务机构的评价信息，行程信息例如：大巴票的行程地点和行程时间等，评价信息例如：购票网站的网站评价等。基于票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证，例如：行程地点和行程时间不真实，安全性不能通过验证，又例如：票务机构评价较差，安全性不能通过验证。
当用户使用智能终端时产生订购数字票务即将支付订购费用的操作时，获取票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证，验证通过时，允许用户进行支付。提升了数字票务订购的云支付安全性，更适用于当前数字票务的形式多元化的情景。另外，用户使用智能终端在线支付则实现云支付。
在一个实施例中，第一验证模块2基于票务信息，对数字票务的票务安全性进行验证，包括：
从票务信息中提取数字票务对应的目标行程的行程详情信息；
基于行程详情信息和预设的交通行程库，确定目标行程是否真实；
若否，数字票务的票务安全性未通过验证，否则，从票务信息中提取数字票务对应的票务机构最近预设的时间内的机构评价信息；
对机构评价信息进行预处理，获得预处理结果；
基于预处理结果和预设的评分模板，确定票务机构的评价得分；
若评价得分小于等于预设的评价得分阈值，数字票务的票务安全性未通过验证。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
票务信息中有数字票务对应的目标行程的行程详情信息以及数字票务对应的票务机构最近预设的时间内的机构评价信息；目标行程可以为大巴行程等；预设的时间可以为100天。引入预设的交通行程库，交通行程库中含有大量各地真实的交通的行程的行程信息。基于交通行程库，验证行程详情信息是否真实，则实现确定目标行程是否真实，若否，票务安全性未通过验证。否则，基于机构评价信息进行进一步票务安全性验证。
对机构评价信息进行预处理的目的是剔除非真实差评，例如：恶意差评等，并提取出真实差评的评价内容语义整合作为预处理结果。引入预设的评分模板，评分模板包含不同评价内容的语义对应的评价值，例如：“票在线发货速度极快，评价值为9”和“未收到票，评价值为-10”等。基于预处理结果和预设的评分模板，确定票务机构的评价得分，即一一对评价内容语义进行打分并最终汇总。若评价得分小于等于预设的评价得分阈值，说明票务机构评价较差，数字票务的票务安全性未通过验证。
本申请从行程真实性和票务机构评价情况两个维度对数字票务的票务安全性进行验证，提升了验证的合理性和精准性，另外，分别引入交通行程库和评分模板以及对机构评价信息进行预处理，提升了验证的验证效率。
在一个实施例中，基于行程详情信息和预设的交通行程库，确定目标行程是否真实，包括：
对行程详情信息进行特征提取，获得多个行程特征；行程特征包括：行程类型、行程地点、行程时间和参演人员；
基于预设的行程查询条件生成模板，根据多个行程特征，生成行程查询条件；
查询交通行程库中是否有满足行程查询条件的交通行程；
若是，目标行程真实，否则，目标行程不真实。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
对行程详情信息进行特征提取可基于特征提取技术实现。行程类型可以地铁、公交车、大巴、飞机和高铁等。引入预设的行程查询条件生成模板，行程查询条件生成模板为，例如：“行程类型：xxx、行程地点：xx，行程查询条件为行程类型为xxx且行程地点为xx”。基于行程查询条件生成模板，根据多个行程特征，生成行程查询条件。查询交通行程库中是否有满足行程查询条件的交通行程，若是，说明目标获得真实，否则不真实。生成行程查询条件，快速确定行程真实与否，提升确定效率。
在一个实施例中，对机构评价信息进行预处理，获得预处理结果，包括：
从机构评价信息中提取多个评价内容；
将评价内容的第一内容语义与预设的差评内容语义库中的任一差评内容语义进行匹配，若匹配符合，将对应评价内容作为差评内容，同时，将其余评价内容作为非差评内容；
从机构评价信息中提取差评内容对应的评价对话内容；
基于评价对话内容，对差评内容的内容真实性进行验证；
若验证通过，将对应差评内容的内容语义和非差评内容的内容语义整合作为预处理结果。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
机构评价信息包含多个评价内容。确定评价内容的第一内容语义，可基于语义提取技术实现。引入预设的差评内容语义库，差评内容语义库中包含大量票务机构差评的差评内容语义，例如：“未收到票”和“联系方式错误”等。将第一内容语义与任一差评内容语义进行匹配，对评价内容进行差评和非差评内容区分。从机构评价信息中提取差评内容对应的评价对话内容，评价对话内容为购票客户与票务机构的工作人员之间的对话，类似于淘宝商品评价区中客户与商家之间的对话。基于评价对话内容，对差评内容的内容真实性进行验证，例如：验证商家是否给出合理解释，若是，则差评内容不真实。若验证通过，对应差评可以作为票务安全性的验证依据，将对应差评内容的内容语义和非差评内容的内容语义整合作为预处理结果。
本申请基于差评进行票务安全性确定，提升合理性和确定效率。另外，剔除非真实差评，保证票务安全性确定的精准性，在剔除时，依据评价对话内容，提升剔除的精准性。其次，引入差评内容语义库，提升评价差评与否确定的确定效率。
在一个实施例中，基于评价对话内容，对差评内容的内容真实性进行验证，包括：
将评价对话内容中的机构人员发言内容的第二内容语义与预设的致歉内容语义库中的任一致歉内容语义进行匹配；
若第二内容语义均有匹配符合的致歉内容语义，差评内容的内容真实性通过验证，否则，将未有匹配符合的致歉内容语义的第二内容语义对应的机构人员发言内容作为非致歉内容；
将非致歉内容的第二内容语义和评价对话内容中非致歉内容上接的客户发言内容的第三内容语义输入至预设的真实性判断模型，确定差评内容的内容真实性是否通过验证。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
引入致歉内容语义库，致歉内容语义库中包含大量票务机构的工作人员向购票用户道歉的内容的致歉内容语义，例如：“缺货未提前通知，导致您未能参与演唱会，对不起。”
一般的，当票务机构的工作人员道歉时，说明的确存在问题。因此，将评价对话内容中的机构人员发言内容的第二内容语义任一致歉内容语义进行匹配，若匹配符合，差评内容的内容真实性通过验证。第二内容语义的提取也可基于语义提取技术实现。
另外，若机构人员发言内容不是道歉时，说明在与购票用户产生辩论，可基于辩论内容确定在理一方以确定评价真实性。因此，将未有匹配符合的致歉内容语义的第二内容语义对应的机构人员发言内容作为非致歉内容，将非致歉内容的第二内容语义和评价对话内容中非致歉内容上接的客户发言内容的第三内容语义输入至预设的真实性判断模型，确定差评内容的内容真实性是否通过验证。第三内容语义的提取也可基于语义提取技术实现。
真实性验证模型为利用大量人工基于票务机构的工作人员与购票用户之间产生的辩论内容确定在理一方的逻辑过程(例如：工作人员给出证据票已在线发货并被签收，购票用户长时间未给出回复，则在理一方为工作人员；又例如：购票用户给出联系方式为空号证据，工作人员长时间未给出回复，则在理一方为购票用户)作为训练样本对神经网络模型进行训练至收敛时的人工智能模型，能够代替人工基于票务机构的工作人员与购票用户之间产生的辩论内容确定在理一方。若在理一方为票务机构的工作人员，则差评内容的内容真实性不能通过验证，否则通过验证。
本申请细致化基于评价对话内容验证差评内容的内容真实性，当票务机构的工作人员对差评给出道歉时直接通过验证，设置合理，提升验证效率，当未给出道歉时，引入真实性验证模型，提取出辩论内容，确定在理一方，提升了验证的精准性和验证效率。
在一个实施例中，基于预处理结果和预设的评分模板，确定票务机构的评价得分，包括：
基于评分模板，对预处理结果中的内容语义进行评分，获得评价值；
累加计算评价值，获得票务机构的评价得分。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
基于评分模板，对预处理结果中的内容语义一一依次进行评分，获得评价值。累加计算评价值，获得票务机构的评价得分，累加计算公式为：其中，/>为评价得分，di为第i个评价值，n为评价值的总数目。
在一个实施例中，支持多元化新型数字票务的云支付系统，还包括：
第二验证模块，用于允许用户进行支付订购费用前，当用户需要阅读支付须知信息时，验证用户是否认真阅读支付须知信息，若是，再允许用户进行支付订购费用；
其中，第二验证模块验证用户是否认真阅读支付须知信息，包括：
构建支付须知信息的信息权重库；
获取用户阅读支付须知信息时产生的阅读轨迹；
构建支付须知信息对应的理应阅读轨迹；
基于信息权重库、阅读轨迹和理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读支付须知信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
一般的，用户在支付前，还需阅读支付须知信息，一些票务机构可能会在支付须知信息中设置“陷阱”，因此，需要验证用户是否认真阅读支付须知信息，若是，再允许用户支付。进一步提升票务安全性，保障购票用户权益。
支付须知信息的信息权重库中包含支付须知信息中每一段内容的语义对应的重要性权重，重要性权重表征内容的重要程度，例如：“支付后，不支持退票”需要用户知情，因此，重要性权重较高，又例如：“票可以转让他人”需要用户知情的程度不高，因此，重要性权重较低。获取用户阅读支付须知信息时产生的阅读轨迹，阅读轨迹的获取可获取用户查看时的视线落在查看界面上的落点形成的轨迹作为阅读轨迹，视线获取及落点确定属于现有技术范畴，不作赘述。构建支付须知信息对应的理应阅读轨迹，理应阅读轨迹为若用户认真阅读支付须知信息时理应产生的阅读轨迹。基于信息权重库、阅读轨迹和理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读支付须知信息。
在一个实施例中，第二验证模块构建支付须知信息的信息权重库，包括：
提取支付须知信息中每一条款内容的至少一个分割符；
基于分割符，将条款内容进行分割，获得多个内容段；
从预设的重要性权重库中确定内容段的第三内容语义的重要性权重；
将重要性权重与对应内容段进行一一匹配，获得多个匹配项；
将多个匹配项进行整合入库，获得支付须知信息的信息权重库。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
支付须知信息包含多个条款内容。条款内容中具有分割符，例如：逗号、句号和分号等。基于分割符，将条款内容进行分割，获得多个内容段。提取出内容段的第三内容语义。引入预设的重要性权重库，重要性权重库中包含大量条款内容的语义对应的表征需要用户知情的程度的重要性权重。从预设的重要性权重库中确定内容段的第三内容语义的重要性权重，将重要性权重与对应内容段进行一一匹配，获得多个匹配项，将多个匹配项进行整合入库，获得支付须知信息的信息权重库。本申请先识别分割符，进行语句分割，接着引入重要性权重库中，快速确定内容段的第三内容语义的重要性权重，提升了信息权重库的构建精准性和构建效率。
在一个实施例中，第二验证模块构建支付须知信息对应的理应阅读轨迹，包括：
获取支付须知信息在用户的查看界面中的文字布局；
将文字布局输入至预设的理应阅读轨迹确定模型，确定支付须知信息对应的理应阅读轨迹。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
理应阅读轨迹的形式关乎于支付须知信息在用户的查看界面中的文字布局，例如：文字布局为2行，第一行文字长度10cm，第二行文字长度3cm，则若购票用户认真查看，阅读轨迹为缓慢由左往右10cm(查看第一行文字)，再快速由右往左10cm左右(准备查看第二行文字)，接着为缓慢由左往右3cm(查看第二行文字)。引入预设的理应阅读轨迹确定模型，理应阅读轨迹确定模型为大量人工根据支付须知信息在用户的查看界面中的文字布局确定理应阅读轨迹的逻辑过程作为训练样本对神经网络模型进行训练至收敛时的人工智能模型，能够代替人工根据支付须知信息在用户的查看界面中的文字布局确定理应阅读轨迹。提升了理应阅读轨迹确定的精准性和确定效率。
在一个实施例中，第二验证模块基于信息权重库、阅读轨迹和理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读支付须知信息，包括：
获取理应阅读轨迹相对于阅读轨迹的多组一一对应的差异段和差异程度；
依次遍历差异段，每次遍历时，从支付须知信息中确定遍历到的差异段对应的目标内容，从信息权重库中确定目标内容对应的信息权重，赋予遍历到的差异段对应的差异程度信息权重，获得目标值，遍历差异段结束后，累加计算每一目标值，获得目标值和；
若目标值和小于等于预设的目标值和阈值，确定用户认真阅读支付须知信息，否则，未认真阅读。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
将阅读轨迹与理应阅读轨迹进行差异分析，确定理应阅读轨迹相对于阅读轨迹的多组一一对应的差异段和差异程度，差异段为理应阅读轨迹上不同于阅读轨迹的轨迹段，差异程度为该轨迹段不同于阅读轨迹的程度。存在差异段时，说明用户产生差异段的阅读轨迹时，没有认真查看支付须知信息中对应内容。因此，依次遍历时，首先确定用户未认真查看的内容，从支付须知信息中确定遍历到的差异段对应的目标内容。从信息权重库中确定目标内容对应的信息权重，赋予遍历到的差异段对应的差异程度信息权重，获得目标值，赋予计算公式为：ε＝J·L，ε为目标值，J为信息权重，L为差异程度。累加计算每一目标值，获得目标值和，累加公式为：其中，O为目标值和，εt为第t个目标值，Q为目标值的总数目。目标值和越大，说明用户越没有认真查看需要认真查看的内容。若目标值和小于等于预设的目标值和阈值，确定用户认真阅读支付须知信息，否则，未认真阅读。
本申请首先确定支付须知信息中用户未认真查看的目标内容，确定目标内容需要用户查看的程度，进行权重赋予并累加计算，快速确定用户是否认真阅读支付须知信息，更提升了确定的精准性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于当用户订购数字票务即将支付订购费用时，获取所述数字票务的票务信息；
第一验证模块，用于基于所述票务信息，对所述数字票务的票务安全性进行验证；
允许模块，用于若验证通过，允许用户进行支付所述订购费用；
系统还包括：
第二验证模块，用于允许用户进行支付所述订购费用前，当用户需要阅读支付须知信息时，验证用户是否认真阅读所述支付须知信息，若是，再允许用户进行支付所述订购费用；
其中，所述第二验证模块验证用户是否认真阅读所述支付须知信息，包括：
构建所述支付须知信息的信息权重库；
获取用户阅读所述支付须知信息时产生的阅读轨迹；
构建所述支付须知信息对应的理应阅读轨迹；
基于所述信息权重库、阅读轨迹和所述理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读所述支付须知信息；
所述第二验证模块构建所述支付须知信息对应的理应阅读轨迹，包括：
获取所述支付须知信息在用户的查看界面中的文字布局；
将所述文字布局输入至预设的理应阅读轨迹确定模型，确定所述支付须知信息对应的理应阅读轨迹；
所述第二验证模块基于所述信息权重库、阅读轨迹和所述理应阅读轨迹，确定用户是否认真阅读所述支付须知信息，包括：
获取所述理应阅读轨迹相对于所述阅读轨迹的多组一一对应的差异段和差异程度；
依次遍历所述差异段，每次遍历时，从所述支付须知信息中确定遍历到的所述差异段对应的目标内容，从所述信息权重库中确定所述目标内容对应的信息权重，赋予遍历到的所述差异段对应的所述差异程度所述信息权重，获得目标值，遍历所述差异段结束后，累加计算每一所述目标值，获得目标值和；
若所述目标值和小于等于预设的目标值和阈值，确定用户认真阅读所述支付须知信息，否则，未认真阅读。
2.如权利要求1所述的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，所述第一验证模块基于所述票务信息，对所述数字票务的票务安全性进行验证，包括：
从所述票务信息中提取所述数字票务对应的目标行程的行程详情信息；
基于所述行程详情信息和预设的交通行程库，确定所述目标行程是否真实；
若否，所述数字票务的票务安全性未通过验证，否则，从所述票务信息中提取所述数字票务对应的票务机构最近预设的时间内的机构评价信息；
对所述机构评价信息进行预处理，获得预处理结果；
基于所述预处理结果和预设的评分模板，确定所述票务机构的评价得分；
若所述评价得分小于等于预设的评价得分阈值，所述数字票务的票务安全性未通过验证。
3.如权利要求2所述的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，基于所述行程详情信息和预设的交通行程库，确定所述目标行程是否真实，包括：
对所述行程详情信息进行特征提取，获得多个行程特征；所述行程特征包括：行程类型、行程地点和行程时间；
基于预设的行程查询条件生成模板，根据所述多个行程特征，生成行程查询条件；
查询所述交通行程库中是否有满足所述行程查询条件的交通行程；
若是，所述目标行程真实，否则，所述目标行程不真实。
4.如权利要求2所述的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，对所述机构评价信息进行预处理，获得预处理结果，包括：
从所述机构评价信息中提取多个评价内容；
将所述评价内容的第一内容语义与预设的差评内容语义库中的任一差评内容语义进行匹配，若匹配符合，将对应所述评价内容作为差评内容，同时，将其余所述评价内容作为非差评内容；
从所述机构评价信息中提取所述差评内容对应的评价对话内容；
基于所述评价对话内容，对所述差评内容的内容真实性进行验证；
若验证通过，将对应所述差评内容的所述内容语义和所述非差评内容的所述内容语义整合作为预处理结果。
5.如权利要求4所述的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，基于所述评价对话内容，对所述差评内容的内容真实性进行验证，包括：
将所述评价对话内容中的机构人员发言内容的第二内容语义与预设的致歉内容语义库中的任一致歉内容语义进行匹配；
若所述第二内容语义均有匹配符合的所述致歉内容语义，所述差评内容的内容真实性通过验证，否则，将未有匹配符合的所述致歉内容语义的所述第二内容语义对应的所述机构人员发言内容作为非致歉内容；
将所述非致歉内容的所述第二内容语义和所述评价对话内容中所述非致歉内容上接的客户发言内容的第三内容语义输入至预设的真实性判断模型，确定所述差评内容的内容真实性是否通过验证。
6.如权利要求4所述的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，基于所述预处理结果和预设的评分模板，确定所述票务机构的评价得分，包括：
基于所述评分模板，对所述预处理结果中的所述内容语义进行评分，获得评价值；
累加计算所述评价值，获得所述票务机构的评价得分。
7.如权利要求1所述的一种支持多元化新型数字票务的云支付系统，其特征在于，所述第二验证模块构建所述支付须知信息的信息权重库，包括：
提取所述支付须知信息中每一条款内容的至少一个分割符；
基于所述分割符，将所述条款内容进行分割，获得多个内容段；
从预设的重要性权重库中确定所述内容段的第三内容语义的重要性权重；
将所述重要性权重与对应所述内容段进行一一匹配，获得多个匹配项；
将所述多个匹配项进行整合入库，获得所述支付须知信息的信息权重库。
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