风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

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。高效性。高效性。

【技术实现步骤摘要】
风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，由于某些机构突发事件层出不穷，致使整个机构的形象严重受损，社会公众对该机构的信任度出现了严重滑坡。随着人工智能的发展，为了有效的对突发事件造成的影响进行风险控制，出现针对文本的舆情信息进行风险预警的方法，在传统的风险预警方法中，通过将文本信息直接输入到预警模型中，可以直接得到文本的舆情信息。
[0003]然而，目前的风险预警方法，仅能提取到文本的舆情信息，无法针对每一文本得到具体的预警信息，存在着风险预警不及时等问题，亟需处理。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够针对文本的舆情信息，进行快速预警的风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种风险预警方法。所述方法包括：
[0006]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；
[0007]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；
[0008]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；
[0009]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。
[0010]在其中一个实施例中，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：
[0011]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。
[0012]在其中一个实施例中，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：
[0013]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。
[0014]在其中一个实施例中，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：
[0015]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。
[0016]在其中一个实施例中，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：
[0017]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。
[0018]在其中一个实施例中，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：
[0019]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。
[0020]在其中一个实施例中，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：
[0021]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，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。
[0022]第二方面，本申请还提供了一种风险预警装置。所述装置包括：
[0023]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；
[0024]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；
[0025]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；
[0026]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。
[0027]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0028]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；
[0029]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；
[0030]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；
[0031]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。
[0032]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0033]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；
[0034]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；
[0035]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；
[0036]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。
[0037]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0038]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；
[0039]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；
[0040]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；
[0041]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。
[0042]上述风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质，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。上述方案，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，引入信用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭相威，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：