[发明专利]风险模型训练方法、风险识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开一种风险模型训练方法、风险识别方法、装置、设备及介质，该风险模型训练方法包括：获取至少两个机构的原始训练数据，每一原始训练数据与机构标识关联；基于所述机构标识按照同等比例对所述原始训练数据进行划分，获取正负样本；对所述正负样本文本向量化处理，获取向量化表示的目标训练数据；采用条件随机场算法对所述目标训练数据进行训练，获取目标风险模型。该风险模型训练方法有效解决当前业内无法对公共平台中用户所发表的数据的安全性进行识别的问题。

技术领域

本发明涉及数据预测领域，尤其涉及一种风险模型训练方法、风险识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的用户习惯在公共社交平台上发表或传播宣传信息，例如用于进行业务宣传的宣传广告等。由于公共社交平台不能对用户上传的宣传信息进行审核，使得通过公共社交平台传播的宣传信息的风险性无法估计，即无法评估这些宣传信息的真实性，其他用户误信这些宣传信息的描述而进行相应的操作，可能导致财产损失。例如，一保险机构的业务人员A可能通过一公共社交平台发表某一保险的宣传广告，以吸引客户购买相关保险，如果该业务人员A上传的虚假的宣传广告，而客户B基于该虚假的宣传广告购买了保险，可能对客户B造成财产损失。当前业内还没有针对特定领域(如保险领域)的用于识别风险的风险模型，无法识别公共社交平台上的宣传信息的风险，使得公共社交平台上传播的宣传信息可能会导致其他用户财产损失。

发明内容

本发明实施例提供一种风险模型训练方法、风险识别方法、装置、设备及介质，以解决当前业内没有针对公共社交平台上传的宣传信息进行识别的风险模型的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种风险模型训练方法，包括：

获取至少两个机构的原始训练数据，每一原始训练数据与机构标识关联；

基于所述机构标识按照同等比例对所述原始训练数据进行划分，获取正负样本；

对所述正负样本进行文本向量化处理，获取向量化表示的目标训练数据；

采用条件随机场算法对所述目标训练数据进行训练，获取目标风险模型。

第二方面，本发明实施例提供一种风险模型训练装置，包括：

原始训练数据获取模块，用于获取至少两个机构的原始训练数据，每一原始训练数据与机构标识关联；

正负样本获取模块，用于基于所述机构标识按照同等比例对所述原始训练数据进行划分，获取正负样本；

目标训练数据获取模块，用于对所述正负样本进行文本向量化处理，获取向量化表示的目标训练数据；

目标风险模型获取模块，用于采用条件随机场算法对所述目标训练数据进行训练，获取目标风险模型。

第三方面，本发明实施例提供一种风险识别方法，包括：

获取与机构标识相对应的待识别数据；

将所述待识别数据输入到与所述机构标识相对应的目标风险模型进行识别，获取风险识别概率，所述目标风险模型是采用第一方面风险模型训练方法训练后获取的模型；

若风险识别概率大于预设概率，则判定所述待识别数据为高风险数据。

第四方面，本发明实施例提供一种风险识别装置，包括：

待识别数据获取模块，用于获取与机构标识相对应的待识别数据；

风险识别概率获取模块，用于将所述待识别数据输入到与所述机构标识相对应的目标风险模型进行识别，获取风险识别概率，所述目标风险模型是采用第一方面风险模型训练方法训练后获取的模型；

高风险数据判定模块，用于若风险识别概率大于预设概率，则判定所述待识别数据为高风险数据。