[發明專利]基于知識圖譜的企業風險預警方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202210151435.0
• 申請日: 2022-02-18
• 公開（公告）號: CN114519524A
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 馬旋
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/36
• 代理公司: 北京鴻元知識產權代理有限公司 11327
• 代理人: 付麗麗;袁文婷

1.一種基于知識圖譜的企業風險預警方法，應用于電子裝置，其特征在于，所述方法包括：

基于預設的圖譜構建規則，構建目標企業與關聯企業之間的關系圖譜；其中，所述關聯企業為與所述目標企業存在聯系的企業；

根據所述關系圖譜，通過預設的搜索引擎收集所述目標企業的新聞事件和所述關聯企業的新聞事件，得到新聞事件集；

通過預設風險事件類型識別模型，對所述新聞事件集中存在風險的新聞事件進行風險類型標記處理，得到風險事件集；其中，所述風險事件集中的每個風險事件均標記有相應的風險類型和對應的企業名稱；

基于所述風險事件集和所述關系圖譜，通過預設企業風險等級評估模型對所述目標企業進行風險等級評估，生成對所述目標企業的風險等級評估信息；

根據所述目標企業的風險等級評估信息，按照預設風險等級預警規則生成對所述目標企業的預警信息。

2.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的企業風險預警方法，其特征在于，所述關系圖譜存儲于區塊鏈中，所述基于預設的圖譜構建規則，構建目標企業與關聯企業之間的關系圖譜包括：

收集與所述目標企業有關系的企業名稱，作為關聯企業的名稱；

基于所述關聯企業與所述目標企業之間的關聯關系，以所述目標企業的名稱為核心，建立所述關聯企業的名稱與所述目標企業的名稱的關聯關系，得到所述目標企業與所述關聯企業之間的關系圖譜。

3.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的企業風險預警方法，其特征在于，所述根據所述關系圖譜，通過預設的搜索引擎收集所述目標企業的新聞事件和所述關聯企業的新聞事件，得到新聞事件集包括：

根據所述關系圖譜，確定所述目標企業的名稱和與所述目標企業的名稱相關的關聯企業的名稱，作為待收集新聞事件的企業名稱；

按照預設時間間隔，更新與所述待收集新聞事件的企業名稱對應的新聞事件，得到新聞事件集。

4.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的企業風險預警方法，其特征在于，所述預設風險事件類型識別模型包括：

用于輸入新聞事件的事件輸入層、用于對所述新聞事件進行分詞處理的分詞層、用于篩除所述分詞層中得到的分詞集中無意義詞語的分詞篩選層、用于對所述分詞篩選層得到的待識別詞語進行風險詞識別處理的風險詞識別層、用于對所述風險詞識別層中得到的風險詞語進行出現次數統計處理的風險詞統計層、用于根據所述風險詞統計層中得到的風險詞出現次數統計結果對所述新聞事件進行風險類型標記處理的風險事件類別標記層和用于將所述風險事件類別標記層所標記的風險事件進行輸出的風險事件輸出層。

5.根據權利要求4所述的基于知識圖譜的企業風險預警方法，其特征在于，所述通過預設風險事件類型識別模型，對所述新聞事件集中存在風險的新聞事件進行風險類型標記處理，得到風險事件集包括：

將所述新聞事件集中的新聞事件輸入所述預設風險事件類型識別模型；

對所述新聞事件進行分詞處理，得到新聞事件分詞集；

根據預設無意義詞匯表，剔除所述新聞事件分詞集中無意義的詞語，得到待識別詞語集；

根據預設風險詞匯表，從所述待識別詞語集中識別出風險詞語，得到風險詞語集；

按照預設風險類型詞語表，對所述風險詞語集中的每種風險類型的風險詞語的出現次數進行統計處理，得到每種風險類型的風險詞語的出現次數，作為風險詞出現次數統計結果；

根據預設風險類型閾值和所述風險詞出現次數統計結果，對所述新聞事件進行風險事件類別標記處理，得到帶有風險類別的風險事件；

匯總所述新聞事件集中所有帶有風險類別的風險事件，并將所述風險事件與對應的企業進行關聯，得到風險事件集。