本发明专利技术涉及一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统，所述系统包括：数据采集模块、异常过滤模块、数据转换模块、文本分析模块、分级预警模块，通过数据采集模块和异常过滤模块，能够对图像、视频、音频、文本等多种模态评论数据进行处理，异常过滤模块的增加，一定程度上也降低了恶意差评对后续分级预警的干扰，提高了系统的鲁棒性；通过数据转换为模块，能够实现将图像、视频、音频等多种模态评论数据转换为文本数据，实现基于多模态数据共同参与分析预警；文本分析模块中构建特殊食品名称库，并结合停用词库，对与食品变质类关键词相近或者包含这类关键词的食品名称进行过滤，能够减少评论分析时由食品名称引起的误判，提高系统的鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统。
技术介绍
1、随着互联网经济的不断发展，在线外卖行业市场规模也在不断扩张，网络餐饮外卖作为生活中的基本服务，已经为大量消费者提供了便捷。
2、由于基层监管部门执法人员数量少，有关网络餐饮外卖的网络技术以及监管模式落后等原因，当前对于网络餐饮外卖监管困难重重，监管部门难以对各个商家的生产环节进行实时监管，最终会严重危害人民群众的身体健康和生命安全，扰乱网络餐饮外卖的市场秩序。
3、有鉴于此，如何提供一种可以覆盖多模态数据的外卖食品安全风险分级预警方法，减少对于食品安全风险分级预警的误判，成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统，一种基于多模态数据的安全风险分级预警方法，一种电子设备，以及一种计算机可读存储介质，用以至少解决当前在线外卖行业对食品安全风险分级预警误判的问题。
2、根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统，所述系统包括：
3、数据采集模块：实时对多模态评论信息进行采集，同时采集所述多模态评论信息对应的商户信息，其中，多模态评论信息包括图像、音频、文本多种数据格式的评论信息；
4、异常过滤模块：基于异常评论筛选策略，对所述多模态评论信息进行筛选，生成目标评论信息，其中，所述异常评论筛选策略为对采集的所述多模态评论信息中的干扰项进行去除的策略；
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p>5、数据转换模块：将所述目标评论信息中的图像信息、音频信息、视频信息转换为文本格式，并与所述评论信息中的文本信息进行整合，生成目标文本内容；6、文本分析模块：根据特殊食品名称库和停用词库，对所述目标文本内容进行处理，生成评论词向量，并在所述预警关键词库中对所述评论词向量进行检索，查询所述目标文本内容是否包含预警关键词库的至少一个预警词，并记录检索到的预警词；
7、分级预警模块：基于分级预警策略，计算对应的商户风险级别，基于所述商户风险级别，确定预警信息，并将所述预警信息发送至相关部门，其中，所述分级预警策略为预设的基于预警关键词确定商户风险级别的策略。
8、根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种基于多模态数据的安全风险分级预警方法，所述方法包括：
9、实时对多模态评论信息进行采集，同时采集所述多模态评论信息对应的商户信息，其中，多模态评论信息包括图像、音频、文本多种数据格式的评论信息；
10、基于异常评论筛选策略，对所述多模态评论信息进行筛选，生成目标评论信息，其中，所述异常评论筛选策略为对采集的所述多模态评论信息中的干扰项进行去除的策略；
11、将所述目标评论信息中的图像信息、音频信息、视频信息转换为文本格式，并与所述评论信息中的文本信息进行整合，生成目标文本内容；
12、根据特殊食品名称库和停用词库，对所述目标文本内容进行处理，生成评论词向量，并在所述预警关键词库中对所述评论词向量进行检索，查询所述目标文本内容是否包含预警关键词库的至少一个预警词，并记录检索到的预警词；
13、基于分级预警策略，计算所述预警关键词对应的商户风险级别，基于所述商户风险级别，确定预警信息，并将所述预警信息发送至相关部门，其中，所述分级预警策略为预设的基于预警关键词确定商户风险级别的策略。
14、根据本说明书实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如本说明书实施例第二方面所述的基于多模态数据的安全风险分级预警方法的步骤。
15、根据本说明书实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如本说明书实施例第二方面所述的基于多模态数据的安全风险分级预警方法的步骤。
16、根据本说明书实施例提供的一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统，通过数据采集模块和异常过滤模块，能够对图像、视频、音频、文本等多种模态评论数据进行处理，异常过滤模块的增加，一定程度上也降低了恶意差评对后续分级预警的干扰，提高了系统的鲁棒性；通过数据转换为模块，能够实现将图像、视频、音频等多种模态评论数据转换为文本数据，实现基于多模态数据共同参与分析预警；文本分析模块中构建特殊食品名称库，并结合停用词库，对与食品变质类关键词相近或者包含这类关键词的食品名称进行过滤，能够减少评论分析时由食品名称引起的误判，提高系统的鲁棒性。
17、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述异常过滤模块，包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据转换模块，包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据转换模块，包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据转换模块，包括：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述文本分析模块，包括：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分级预警模块，包括：
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分级预警模块，包括：
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分级预警模块，包括：
10.一种基于多模态数据的安全风险分级预警方法，其特征在于，所述方法包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的安全风险分级预警系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述异常过滤模块，包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据转换模块，包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据转换模块，包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据转换模块，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘晨羽，朱小伶，欧阳小叶，白然，袁柳，张怡，
申请(专利权)人：中国电子科技集团有限公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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