风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116011434A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211624740.3(22)申请日2022.12.16(71)申请人中国工商银行股份有限公司地址100140北京市西城区复兴门内大街55号(72)发明人郭相威(74)专利代理机构华进联合专利商标代理有限公司44224专利代理师姚姝娅(51)Int.Cl.G06F40/216(2020.01)G06F16/33(2019.01)G06Q50/00(2012.01)权利要求书2页说明书14页附图7页(54)发明名称风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质(57)摘要本申请涉及一种风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：通过获取目标机构关联的社交媒体文本集，同时基于舆情预测模型，从社交媒体文本集中提取负面舆情文本，随后根据负面舆情文本，确定负面舆情文本对目标机构的信用风险综合指数，进而根据信用风险综合指数，可对目标机构进行信用风险预警。采用本方法，通过引入舆情预测模型，能够精准提取影响目标机构信用的负面舆情文本；进一步的，引入信用风险综合指数，能够对负面舆情文本对目标机构的影响程度做进一步的分析，提高了风险预警的准确性和高效性。CN116011434ACN116011434A权利要求书1/2页1.一种风险预警方法，其特征在于，包括：获取目标机构关联的社交媒体文本集；其中，所述社交媒体文本集中的社交媒体文本为社交媒体发布的与所述目标机构相关的文本；基于舆情预测模型，从所述社交媒体文本集中提取负面舆情文本；根据所述负面舆情文本，确定所述负面舆情文本对所述目标机构的信用风险综合指数；根据所述信用风险综合指数，对所述目标机构进行信用风险预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述负面舆情文本，确定所述负面舆情文本对所述目标机构的信用风险综合指数，包括：根据所述负面舆情文本的总词数，以及所述负面舆情文本中目标词语的出现次数，确定所述负面舆情文本与目标领域的相关指数；其中，所述目标词语为所述目标领域的词语，所述目标领域为所述目标机构所属领域；根据所述负面舆情文本的获取时间、发表时间和转发次数，确定所述负面舆情文本的风险传播指数；根据所述相关指数和所述风险传播指数，确定所述负面舆情文本对所述目标机构的信用风险综合指数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述负面舆情文本的总词数，以及所述负面舆情文本中目标词语的出现次数，确定所述负面舆情文本与目标领域的相关指数，包括：将所述负面舆情文本的总词数，与所述负面舆情文本中目标词语的出现次数之间的比值，作为所述负面舆情文本与目标领域的相关指数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述负面舆情文本的获取时间、发表时间和转发次数，确定所述负面舆情文本的风险传播指数，包括：将所述负面舆情文本的获取时间和发表时间之间的差值，与所述负面舆情文本的转发次数之间的比值，作为所述负面舆情文本的风险传播指数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述负面舆情文本的数量为至少两个，则根据所述信用风险综合指数，对所述目标机构进行信用风险预警，包括：根据各负面舆情文本的信用风险综合指数，对各负面舆情文本进行排序；根据排序结果，从各负面舆情文本中选择目标舆情文本；根据所述目标舆情文本，对所述目标机构进行信用风险预警。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于舆情预测模型，从所述社交媒体文本集中提取负面舆情文本，包括：确定所述社交媒体文本集中每一社交媒体文本的词向量；基于舆情预测模型，根据每一社交媒体文本的词向量，确定每一社交媒体文本的舆情分类结果；根据所述舆情分类结果，从所述社交媒体文本集中提取负面舆情文本。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述社交媒体文本集中每一社交媒体文本的词向量，包括：针对所述社交媒体文本集中的每一社交媒体文本，对该社交媒体文本进行分词处理，2CN116011434A权利要求书2/2页得到该社交媒体文本的词语；根据所述词语中字的编码信息、所述字在所述词语中的位置编码信息、以及所述词语的编码信息，确定该社交媒体文本的词向量。8.一种风险预警装置，其特征在于，所述装置包括：文本获取模块，用于获取目标机构关联的社交媒体文本集；其中，所述社交媒体文本集中的社交媒体文本为社交媒体发布的与所述目标机构相关的文本；文本提取模块，用于基于舆情预测模型，从所述社交媒体文本集中提取负面舆情文本；指数确定模块，用于根据所述负面舆情文本，确定所述负面舆情文本对所述目标机构的信用风险综合指数；风险预警模块，用于根据所述信用风险综合指数，对所述目标机构进行信用风险预警。9.一种计算机设备