[发明专利]一种动态调整的企业信用风险评估方法

权利要求书

1.一种动态调整的企业信用风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过网络爬虫以预设的周期抓取设定的新闻采集网站上的大量新闻；

步骤2：在新闻中进行企业主体提取，标注出新闻文本中的企业主体名称；

步骤3：对于一定数量含有企业主体的新闻，对其进行情感标注，情感标签分为正面/中性/负面三种；对于正面和负面新闻，将其分为高/中/低三类；

步骤4：使用专家标注的金标数据，采用机器学习模型训练新闻情感的分类器；

步骤5：对于获取的大量未标注新闻数据，使用步骤4中训练的模型对其进行分类；

步骤6：根据与一个企业主体相关的正面、负面、中性新闻数量，分别计算一个分类累计分值；

步骤7：综合新闻的数量和其中情感类型的分布，计算新闻舆情的总体评分值；

步骤8：结合财务指标和舆情指标，采用加权求和的方式计算总体信用风险评分，该评分能够基于实时的新闻进行动态更新；

步骤9：进行信用评分和相应信用评级的输出，并根据预设规则在特定场景下对客户进行相应的提示或告警。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1中，设定的新闻采集网站包括：主要门户网站的财经新闻模块、专业性的金融、投资、债券、股票、衍生品相关网站，以及政策、法律、企业主管行政机构、法院、公安机关等的网站公告。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，采用深度学习模型从新闻文本中提取企业主体名称，所述深度学习模型的输入是文本序列的每个词转化成的多维向量，该序列进入由LSTM单元组成的双向循环神经网络，输出后再使用条件随机场(CRF)对其进行全局优化。

4.如权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，在步骤4中，所述分类器采用的分类算法包括支持向量机、贝叶斯模型、决策树和神经网络算法。