获取风险识别模型的方法、装置、机器可读介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术的一种获取风险识别模型的方法，包括：获取目标对象信息；对目标对象信息进行第一知识抽取，得到第一知识，并根据第一知识构建第一知识图谱；对第一知识图谱的第一本体进行本体增强；对目标对象信息进行第二知识抽取，得到第二知识；对第一知识和所述第二知识进行知识融合，得到第三知识图谱；对第三知识图谱进行语义抽取，得到语义信息；基于神经网络和语义信息进行训练，得到风险识别模型。本发明专利技术从大宗商品供应链管理的实际需求出发，结合了知识图谱和图数据库的方法，同时融合了相关企业的基础数据，并基于外部知识图进行本体转换和本体增强，进而实现数据量完备、准确度高、速度快的大宗商品供应链风险识别模型。速度快的大宗商品供应链风险识别模型。速度快的大宗商品供应链风险识别模型。

【技术实现步骤摘要】
获取风险识别模型的方法、装置、机器可读介质及设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种获取风险识别模型的方法、装置、机器可读介质及设备。

技术介绍

[0002]经济全球化退潮等给大宗商品供应链带来更多风险。随着数字化技术对供应链的渗透，供应链与互联网、物联网深度融合，呈现由“垂直”向“网络化”演进的重构趋势。数字化促进了虚拟空间中的企业交互产品互联和消费者互动，供应链结构也随之日趋复杂。借助知识图谱与机器学习技术，可以对各类主体面临的潜在风险进行多维度动态监测和评估，基于网络结构和业务关系形成有效机制。
[0003]然而，现有方法难以有效地建立大宗商品企业之间的关联关系，在企业风险评价过程中，评价的数据单一，且其所采用的先验知识缺失或者带来噪音，导致当前对大宗商品供应链企业风险及供应链风险识别并不准确。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种获取风险识别模型的方法、装置、机器可读介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。
[0005]为实现上述目的及其他本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种获取风险识别模型的方法，其特征在于，包括：获取目标对象信息，其中，目标对象为开展大宗商品相关业务的企业；对所述目标对象信息进行第一知识抽取，得到第一知识，并根据所述第一知识构建第一大宗商品供应链企业知识图谱，所述第一知识至少用于表示开展大宗商品相关业务的企业的经营范围之间的关系；获取关联知识，并基于所述关联知识对所述第一大宗商品供应链企业知识图谱的第一本体进行本体增强，得到第二大宗商品供应链企业知识图谱；其中，所述关联知识为外部知识，所述外部知识为与第一本体具有关联关系的第二本体的知识；对所述目标对象信息进行第二知识抽取，得到第二知识，所述第二知识至少用于表示开展大宗商品相关业务的企业之间的上下游关系；对所述第一知识和所述第二知识进行知识融合，得到第三大宗商品供应链企业知识图谱；对所述第三宗商品供应链企业知识图谱进行语义抽取，得到语义信息；基于神经网络和所述语义信息进行训练，得到风险识别模型。2.根据权利要求1所述的获取风险识别模型的方法，其特征在于，所述对所述目标对象信息进行第一知识抽取，得到第一知识，包括：对所述目标对象信息进行第一知识抽取，得到得到第一知识，所述第一知识多个第一企业本体，以及各个第一企业本体之间的第一关系；其中，所述第一企业本体包括一个实体类型，所述第一关系用于表示开展大宗商品相关业务的企业的经营范围之间的关系；基于所述多个第一企业本体，以及所述各个第一企业本体之间的第一关系构建第一大宗商品供应链企业知识图谱。3.根据权利要求1所述的获取风险识别模型的方法，其特征在于，所述对所述第一大宗商品供应链企业知识图谱的第一本体进行本体增强，包括从外部知识中提取与所述多个第一企业本体具有关联关系的第二企业本体；通过转换模型将所述第二企业本体转换为第一文本描述信息；将所述第一文本描述信息作为辅助提示添加到所述企业本体的第二文本描述信息的末尾。4.根据权利要求3所述的获取风险识别模型的方法，其特征在于，所述转换模型为：其中，其中，S
i
＝{w1,w2,w3,
…
,w
n
}表示一个句子，w1,w2,w3,
…
,w
n
表示单词，[CLS]表示文本符号，[SEP]表示分隔符，表示一个[Template]句子模板，X
prompt
表示将[CLS]、S
i
、[SEP]、[SEP]拼接后得到的输入文本序列，表示拼接操作；候选类的概率分布为：其中，w表示分类为y的第w个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志毅，赵明明，刘宝巨，范浩然，
申请(专利权)人：中冶赛迪技术研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：