[發明專利]風險事件分級方法及裝置

在審

• 申請號: 202011487708.6
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112579773A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 林廷懋;謝雨成;柯穎;鐘伊妮;王周宇
• 申請（專利權）人: 中國建設銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/332;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 賈磊;李輝

1.一種風險事件分級方法，其特征在于，包括：

采集目標新聞文本；

應用預設的風險事件類型抽取模型、風險事件屬性抽取模型和所述目標新聞文本，確定對應的風險事件的事件屬性；

應用預設的風險事件主體抽取模型、實體鏈接模型和所述目標新聞文本，確定所述風險事件的主體信息；

基于所述事件屬性、主體信息和預設的風險事件分級模型，確定所述風險事件的風險等級。

2.根據權利要求1所述的風險事件分級方法，其特征在于，所述應用預設的風險事件類型抽取模型、風險事件屬性抽取模型和所述目標新聞文本，確定對應的風險事件的事件屬性，包括：

應用所述預設的風險事件類型抽取模型和目標新聞文本，確定所述風險事件的事件類型；

應用所述預設的風險事件屬性抽取模型和事件類型，確定所述風險事件的事件屬性。

3.根據權利要求1所述的風險事件分級方法，其特征在于，所述應用預設的風險事件主體抽取模型、實體鏈接模型和所述目標新聞文本，確定所述風險事件的主體信息，包括：

應用所述預設的風險事件主體抽取模型和目標新聞文本，確定所述風險事件的事件主體；

應用所述預設的實體鏈接模型和事件主體，確定所述風險事件的主體信息。

4.根據權利要求1所述的風險事件分級方法，其特征在于，所述預設的風險事件類型抽取模型為預先訓練Bert-Dense-softmax模型得到的。

5.根據權利要求1所述的風險事件分級方法，其特征在于，所述預設的風險事件主體抽取模型為預先訓練Bert-BILSTM-CRF模型得到的。

6.根據權利要求1所述的風險事件分級方法，其特征在于，所述預設的風險事件屬性抽取模型為預先訓練Albert預訓練模型得到的。

7.根據權利要求1所述的風險事件分級方法，其特征在于，所述預設的實體鏈接模型包括：無監督實體鏈接模型和已訓練完成的有監督實體鏈接模型。

8.一種風險事件分級裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集目標新聞文本；

確定事件屬性模塊，用于應用預設的風險事件類型抽取模型、風險事件屬性抽取模型和所述目標新聞文本，確定對應的風險事件的事件屬性；

確定主體信息模型，用于應用預設的風險事件主體抽取模型、實體鏈接模型和所述目標新聞文本，確定所述風險事件的主體信息；

確定風險等級模塊，用于基于所述事件屬性、主體信息和預設的風險事件分級模型，確定所述風險事件的風險等級。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1至7任一項所述的風險事件分級方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機指令，其特征在于，所述指令被執行時實現權利要求1至7任一項所述的風險事件分級方法。