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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114168757A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202210126821.4(22)申请日2022.02.11(71)申请人子长科技(北京)有限公司地址100101北京市朝阳区金泉时代广场3单元718(72)发明人刘禹熙李伟顾夏辉安涛刘威(74)专利代理机构北京聿宏知识产权代理有限公司11372代理人施磊吴昊(51)Int.Cl.G06F16/36(2019.01)G06F16/951(2019.01)G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称公司事件风险预测方法、装置、存储介质及电子设备(57)摘要本发明提供了一种公司事件风险预测方法、装置、存储介质及电子设备,涉及人工智能技术领域,所述方法包括:获取包含目标公司信息的新闻信息;基于所述新闻信息,更新已有的反映所述目标公司信息的知识图谱,获得更新后的知识图谱;基于所述更新后的知识图谱和预设的风险预测模型,对所述目标公司进行风险预测,获得风险预测结果。本发明提供的技术方案,能够自动、及时、准确地对目标公司的风险进行预测,从而满足风投人员的需求。CN114168757ACN114168757A权利要求书1/2页1.一种公司事件风险预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取包含目标公司信息的新闻信息;基于所述新闻信息,更新已有的反映所述目标公司信息的知识图谱,获得更新后的知识图谱;基于所述更新后的知识图谱和预设的风险预测模型,对所述目标公司进行风险预测,获得风险预测结果。2.根据权利要求1所述的公司事件风险预测方法,其特征在于,所述获取包含目标公司信息的新闻信息,包括:采用爬虫技术获取包含目标公司信息的新闻信息。3.根据权利要求1所述的公司事件风险预测方法,其特征在于,所述基于所述新闻信息,更新已有的反映所述目标公司信息的知识图谱,获得更新后的知识图谱,包括:从所述新闻信息中提取多个新闻实体,以及所述多个新闻实体之间的相互关系;将所述多个新闻实体和所述多个新闻实体之间的相互关系输入至预先训练好的事件预测模型中,以使所述事件预测模型输出事件类型和与所述事件类型对应的事件元素;基于所述事件类型和所述与所述事件类型对应的事件元素更新所述已有的知识图谱,获得所述更新后的知识图谱。4.根据权利要求3所述的公司事件风险预测方法,其特征在于,所述从所述新闻信息中提取多个新闻实体,以及所述多个新闻实体之间的相互关系,包括:采用BERTQA模型从所述新闻信息中提取多个新闻实体,以及所述多个新闻实体之间的相互关系。5.根据权利要求1所述的公司事件风险预测方法,其特征在于,所述目标公司有多个,每个所述目标公司的事件类型有多个,所述基于所述更新后的知识图谱和预设的风险预测模型,对所述目标公司进行风险预测,获得风险预测结果,包括:针对每个所述目标公司,执行以下操作,获得每个所述目标公司的整体风险值作为所述风险预测结果:从所述更新后的知识图谱中查询预设时间段内的该目标公司的事件类型和与所述事件类型对应的事件元素;基于所述该目标公司的事件类型和所述与所述事件类型对应的事件元素,采用所述风险预测模型预测该目标公司的每个事件类型的风险值;基于所述该目标公司的每个事件类型的风险值,计算该目标公司的整体风险值。6.根据权利要求5所述的公司事件风险预测方法,其特征在于,所述基于所述该目标公司的事件类型和所述与所述事件类型对应的事件元素,采用所述风险预测模型预测该目标公司的每个事件类型的风险值,包括:针对该目标公司的每个事件类型,执行以下操作,获得该目标公司的每个事件类型的风险值:将该事件类型和与该事件类型对应的事件元素输入至所述风险预测模型中,以使所述风险预测模型输出该事件类型的风险值。7.根据权利要求5所述的公司事件风险预测方法,其特征在于,所述基于所述该目标公司的每个事件类型的风险值,计算该目标公司的整体风险值,包括:2CN114168757A权利要求书2/2页对所述该目标公司的每个事件类型的风险值进行加权计算,获得该目标公司的整体风险值。8.一种公司事件风险预测装置,其特征在于,所述装置包括:新闻信息获取单元,用于获取包含目标公司信息的新闻信息;更新单元,用于基于所述新闻信息,更新已有的反映所述目标公司信息的知识图谱,获得更新后的知识图谱;风险预测单元,用于基于所述更新后的知识图谱和预设的风险预测模型,对所述目标公司进行风险预测,获得风险预测结果。9.一种存储介质,所述存储介质上存储有程序代码,其特征在于,所述程序代码被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的公司事件风险预测方法。10.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储