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FST ITN-ZH企业级实践：金融风控数据清洗

1. 引言

在金融风控系统中，原始文本数据往往包含大量非标准化表达形式，如“二零二三年六月”、“一百万元”、“早上九点半”等。这些自然语言表述若不进行统一处理，将严重影响后续的规则引擎判断、模型训练与风险识别准确率。为此，FST ITN-ZH 中文逆文本标准化（Inverse Text Normalization, ITN）系统成为关键预处理组件。

本文聚焦于FST ITN-ZH 的 WebUI 二次开发版本（by 科哥）在金融风控场景下的工程化落地实践，重点探讨其架构设计、功能特性、部署方式及在真实业务流中的应用优化策略。该系统基于有限状态转导器（Finite State Transducer, FST）实现高精度、低延迟的中文口语化表达到标准格式的转换，适用于信贷审批、反欺诈日志分析、客户行为记录清洗等多个子场景。

2. 系统架构与核心能力

2.1 整体架构概览

FST ITN-ZH 采用模块化设计，主要包括以下三层：

• 前端交互层（WebUI）：提供可视化操作界面，支持单条文本输入和批量文件上传。
• 服务调度层（FastAPI + Gradio）：接收请求、调用底层 ITN 模型并返回结果，支持参数动态配置。
• 核心处理层（FST 引擎）：基于 OpenFst 构建的多类型转换规则网络，涵盖日期、时间、数字、货币、度量单位等常见语义类别。

该系统通过轻量级容器化部署，可在 GPU 或 CPU 环境下稳定运行，满足金融级数据处理的安全性与可审计要求。

2.2 支持的核心转换类型

注：所有转换均遵循中国国家标准《GB/T 15835-2011 出版物上数字用法》规范，确保输出格式合规。

3. 部署与运维实践

3.1 启动与重启指令

系统以脚本方式封装启动流程，简化运维操作：

/bin/bash /root/run.sh

该脚本自动完成以下动作：

1. 检查 Python 环境依赖（requirements.txt）
2. 加载 FST 模型权重
3. 启动 Gradio Web 服务，监听7860端口
4. 输出访问地址提示

建议将此命令加入 crontab 定期健康检查任务中，实现异常自动恢复。

3.2 访问方式

部署成功后，在浏览器中访问：

http://<服务器IP>:7860

即可进入 WebUI 主页。界面采用紫蓝渐变主题，布局清晰，适配桌面与移动端查看。

4. 核心功能详解

4.1 功能一：文本转换（单条处理）

适用于实时校验或调试场景。

使用步骤

1. 打开页面，点击「📝 文本转换」标签页
2. 在「输入文本」框中填入待处理内容
3. 点击「开始转换」按钮
4. 查看「输出结果」框中的标准化结果

示例演示

输入: 二零零八年八月八日早上八点半 点击: [开始转换] 输出: 2008年08月08日 8:30a.m.

此功能响应时间小于 500ms，适合嵌入审批系统前端做即时提示。

4.2 功能二：批量转换（大规模清洗）

针对历史数据迁移、报表生成等离线任务。

处理流程

1. 准备.txt文件，每行一条原始文本
2. 进入「📦 批量转换」标签页
3. 点击「上传文件」选择本地文件
4. 点击「批量转换」触发处理
5. 转换完成后，点击「下载结果」获取标准化文本

输入文件格式示例

二零零八年八月八日 一百二十三 早上八点半 一点二五元

输出文件保留原行顺序，便于后续映射回原始数据库记录。

5. 高级配置与调优策略

为适应不同风控策略对精度的要求，系统提供三项关键参数调节选项。

5.1 转换独立数字

• 开启效果：幸运一百→幸运100
• 关闭效果：幸运一百→幸运一百

适用场景：当字段含义明确为金额或数量时（如“交易额一百万元”），应开启；若存在语义模糊词组（如“编号一百”），建议关闭以避免误判。

5.2 转换单个数字 (0–9)

• 开启效果：零和九→0和9
• 关闭效果：零和九→零和九

建议设置：在结构化提取任务中开启，提升正则匹配效率；在自由文本摘要任务中可关闭。

5.3 完全转换'万'

• 开启效果：六百万→6000000
• 关闭效果：六百万→600万

金融场景推荐：对于需要参与数值比较的字段（如贷款额度、资产估值），强烈建议开启，确保后续计算无歧义。

6. 实际应用场景分析

6.1 场景一：信贷申请表信息清洗

用户填写的“收入来源说明”常含口语化描述：“每月能挣两万块左右”。经 ITN 处理后变为“每月能挣20000块左右”，便于 NLP 模型提取关键数值特征。

# 示例代码：集成至数据管道 import requests def normalize_text(text): url = "http://<server_ip>:7860/api/predict/" payload = { "data": [text, False, True, True] # [input, batch_mode, convert_digits, full_convert_wan] } response = requests.post(url, json=payload) return response.json()["data"][0] # 应用 raw_input = "年收入约一百二十万元" cleaned = normalize_text(raw_input) # 输出: 年收入约¥1200000

6.2 场景二：通话录音转写文本后处理

ASR 输出：“客户提到还款时间为明年三月份”，经 ITN 转换为“客户提到还款时间为2025年03月份”，便于与合同约定时间做一致性比对。

6.3 场景三：反欺诈日志关键词提取

日志片段：“账户A向B转账五十万元发生在凌晨两点”。标准化后：“账户A向B转账¥500000发生在2:00a.m.”，显著提升规则引擎命中率。

7. 最佳实践与避坑指南

7.1 数据预处理建议

• 去除噪声字符：在送入 ITN 前先清理特殊符号、乱码、HTML 标签
• 分行切割长文本：避免单条过长导致内存溢出，建议按句号/分号切分
• 保留上下文标识：批量处理时添加唯一 ID 列，防止结果错位

7.2 性能优化措施

• 启用缓存机制：对高频重复输入（如“零”、“一”）建立 LRU 缓存，减少重复计算
• 并发批处理：使用异步任务队列（如 Celery）处理大批量文件，提升吞吐量
• 模型轻量化：裁剪不常用转换分支（如罗马数字、农历），降低加载时间

7.3 版权与合规声明

根据开发者协议，使用本系统需保留以下版权信息：

webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415 承诺永远开源使用 但是需要保留本人版权信息！

同时，系统遵循 Apache License 2.0 开源协议，允许商业用途，但不得闭源分发修改版本。

8. 常见问题与解决方案

Q1: 转换结果不准确怎么办？

排查路径：

1. 检查是否启用了正确的高级设置
2. 确认输入文本是否存在方言或非常规表达
3. 尝试拆分长句为短句再处理

Q2: 是否支持大写汉字（壹、贰、叁）？

支持。系统内置简体与繁体/大写数字双路径识别，如“人民币壹佰元整”可正确转为“¥100”。

Q3: 首次转换延迟较高？

是正常现象。首次请求会触发模型加载，耗时约 3–5 秒。后续请求平均响应时间低于 100ms。

Q4: 如何自动化调用接口？

可通过 Gradio 提供的/api/predict/接口进行程序化调用，参考第 6.1 节代码示例。

9. 总结

FST ITN-ZH 中文逆文本标准化系统凭借其高精度、易用性和灵活的二次开发能力，已成为金融风控数据清洗环节的重要工具。本文从部署、功能、配置到实际应用进行了全面解析，并结合典型业务场景提出优化建议。

通过合理配置高级参数、构建自动化处理流水线，企业可大幅提升非结构化文本的可用性，为下游的风险评估、智能决策提供坚实的数据基础。

未来可进一步探索与大模型结合的混合范式：利用 ITN 完成确定性转换，LLM 处理模糊语义推断，形成互补增强的技术闭环。

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