[發明專利]疑似非法集資市場主體識別方法、裝置、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202010437168.4
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN111914542A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 賀敏;杜慧;董琳;郭富民;楊菁林;徐小磊
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心;中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06F40/279
• 分類號: G06F40/279;G06F40/216;G06Q40/02;G06Q50/26
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 曾軍;李雪

1.疑似非法集資市場主體識別方法，其特征在于，所述方法包括：

從互聯網公開數據中獲取與市場主體相關聯的文本數據；

通過預先訓練的數據識別模型，從所述文本數據中識別出非法集資線索數據；

將所述非法集資線索數據輸入到預先訓練的市場主體抽取模型中，得到疑似非法集資市場主體。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本數據包括內容發布平臺中的內容數據，所述通過預先訓練的數據識別模型，從所述文本數據中識別出非法集資線索數據，包括：

通過預先訓練的違規金融廣告識別模型，從所述內容數據中識別出違規金融廣告線索信息；

通過預先訓練的負面爆料識別模型，從所述內容數據中識別出負面爆料線索信息；

通過預先訓練的高危業態識別模型，從所述內容數據中識別出高危業態線索信息；

其中，識別出的所述違規金融廣告線索信息、負面爆料線索信息及高危業態線索信息構成非法集資線索數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本數據包括投訴舉報數據，所述通過預先訓練的數據識別模型，從所述文本數據中識別出非法集資線索數據，包括：

通過預先訓練的投訴舉報識別模型，從所述投訴舉報數據中識別出投訴舉報線索信息，作為非法集資線索數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本數據包括工商數據和企業黑名單數據，所述方法還包括：

基于所述工商數據和企業黑名單數據，提取與黑名單企業相關聯的企業作為疑似非法集資市場主體。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本數據包括司法訴訟數據，所述方法還包括：

基于所述司法訴訟數據，統計每個企業在預設時間段的司法訴訟次數；

獲取司法訴訟次數大于基礎閾值的企業作為疑似非法集資市場主體。

6.疑似非法集資市場主體識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于從互聯網公開數據中獲取與市場主體相關聯的文本數據；

識別模塊，用于通過預先訓練的數據識別模型，從所述文本數據中識別出非法集資線索數據；

抽取模塊，用于將所述非法集資線索數據輸入到預先訓練的市場主體抽取模型中，得到疑似非法集資市場主體。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述文本數據包括工商數據和企業黑名單數據，所述裝置還包括：

提取模塊，用于基于所述工商數據和企業黑名單數據，提取與黑名單企業相關聯的企業作為疑似非法集資市場主體。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述文本數據包括司法訴訟數據，所述裝置還包括：

統計模塊，用于基于所述司法訴訟數據，統計每個企業在預設時間段的司法訴訟次數；

第二獲取模塊，用于獲取司法訴訟次數大于基礎閾值的企業作為疑似非法集資市場主體。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

存儲器，用于存放計算機程序；

處理器，用于執行存儲器上所存放的程序時，實現權利要求1-5任一所述的方法步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-5任一所述的方法步驟。