[发明专利]一种基于语义情感分析的贷后风险预警系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于语义情感分析的贷后风险预警系统，属于计算机领域。

背景技术

随着社会经济的高速发展，企业和个人都有可能向银行或金融机构申请贷款。例如，企业为了扩大生产经营规模，需要引进先进技术及设备，然而这些技术及设备通常需要花费大量款项，动辄数百万、上千万元。个人用户为了创办公司或购买住房，也需要花费几十万甚至上百万。对于这些企业及个人，一次性支付如此巨大的款项是非常困难的，解决的办法就包括向银行贷款。企业或个人用户通过向银行申请贷款，在银行对企业或个人的身份进行验证后，签订贷款合同，然后发放贷款。

然而，现有技术中，用户在获得贷款后的使用期间，银行仅能依靠其工作人员人工的去收集跟用户相关的各种各样的信息，然后对信息进行处理分析，最后根据分析结果评判用户的还款能力，以确保发放的贷款和利息能够及时有效的收回。但是，长期实践中发现，在庞大的信息源中完全依靠人工去收集、处理分析跟用户相关的信息会存在：工作量巨大、信息处理效率较低的缺陷与问题；以至于无法及时通知相关人员和机构触发风险处理流程，导致银行不能及时作出判断并规避风险。

发明内容

本发明就是鉴于上述问题而提出，其目的在于，提供一种基于语义情感分析的贷后风险预警系统，以解决工作量巨大、信息处理效率较低、而无法及时触发风险处理流程的问题。

本发明提供一种基于语义情感分析的贷后风险预警系统，其特征在于，该系统包括：

网络数据挖掘模块，用于从网络上搜集客户企业的相关信息，所述相关信息包括以下的一种或者几种：与客户企业相关的新闻、评论、微博、举报、投诉；

语义情感分析模块，用于接收所述相关信息并进行情感成分分析，生成情感极性K和情感强度M；

分析总模块，用于获取所述情感极性K和所述情感强度M，并且根据所述相关信息的来源生成情感极性K值和情感强度M值，之后根据预定公式依次计算得出可靠系数P和总体可靠系数W；

用户交互模块，用于在所述总体可靠系数W低于警戒值时发出警告。

计算所述可靠系数P的预定公式为：P＝K*M。

计算所述总体可靠系数W的预定公式为：W＝P₁+P₂+P₃+P₄+P₅+……+P_n，其中P₁、P₂、P₃、P₄、P₅、……P_n分别对应不同所述相关信息的可靠系数。

所述网络数据挖掘模块采用网络爬虫从网络上搜集客户企业的相关信息。

所述网络数据挖掘模块采用聚焦爬虫从网络上搜集客户企业的相关信息。

所述语义情感分析模块采用句级情感分析对所述相关信息进行情感成分分析。

所述用户交互模块包括：管理单元，用于客户企业信息录入、信息搜集范围设置、预警范围设置和查看客户企业状态。

所述管理单元为B/S架构的管理系统。

所述用户交互模块包括：预警单元，用于在所述总体可靠系数W低于警戒值时发出警告。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：由于本发明的基于语义情感分析的贷后风险预警系统，能够自动的依次通过网络数据挖掘模块、语义情感分析模块、分析总模块完成客户企业相关信息的搜集、情感分析、并得出客户企业的总体可靠系数，并在总体可靠系数低于警戒值时由用户交互模块自动的发出警告，因此减少人工操作成本，提高工作效率，所以能够及时的对客户企业的重大变动做出预警，帮助银行更好的管理客户企业，有效的降低贷后风险。

附图说明

图1为本发明的基于语义情感分析的贷后风险预警系统的结构框图。

图2为图1所示语义情感分析模块情感分析的的流程图。

图3为图1所示语义情感分析模块句级情感分析的流程图。

图4为图1所示总分析模块工作的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。