[发明专利]一种金融风险控制知识图谱的构建方法

权利要求书

1.一种金融风险控制知识图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：通过爬虫技术对金融资料采集数据，并进行分词处理；

步骤S2：对经过处理的数据利用深度置信网络进行知识抽取，知识抽取包括实体、实体间关系以及实体的属性的抽取；

步骤S3：将知识抽取的结果数据作为知识图谱中的节点，构建金融风险控制知识图谱；

步骤S4：将构建的所述医疗知识图谱存储在Neo4j图数据库中。

2.根据权利要求1所述的一种金融风险控制知识图谱的构建方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S101：通过网络信息获取的爬虫技术从金融资料中采集数据，数据信息内容包括向人的电话、消费记录、行为记录、同事信息；

步骤S102：对数据进行预处理，使用自然语言技术进行分词、词性的标注及句法分析处理；

步骤S103：对噪声数据进行清理，首先结合金融词汇将所有异化的金融信息转化成正常的金融词汇，之后清除毫无意义的符号、标记噪声。

3.根据权利要求1所述的一种金融风险控制知识图谱的构建方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤 S201：使用词向量转化工具将步骤S1获得的分词结果转化为向量的形式；

步骤S202：剔除不是实体信息的词汇，将剩余的词汇的特征向量数据标为最为待抽取的特征向量；

步骤S203：将转化完成的词向量信息以及深度置信网络模型的设置参数传递给深度置信网络算法对实体知识进行检测和抽取；将实体信息组成核心实体列表，并将采集到的实体、实体间关系以及二者的属性信息进行结构化存储；同时将实体间的分类信息进行存储，得到知识抽取的知识实体列表、分类概念列表。

4.根据权利要求1所述的一种金融风险控制知识图谱的构建方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S301：重复步骤S203不断从金融资料抽取概念信息，直至获得上下位分类关系，将概念分类组成一个知识分类树，将相同的实体概念合成一个节点构成知识分类树的树叶，组成模式层的概念间分类关系网；

步骤 S302：按照由步骤S301建立的知识分类树设定的规则；

步骤S303：针对金融资料中同一实体在不同篇幅中属性的不同，按照以下三个规则进行合并：（1）、取属性最大集合；（2）、对于单个属性取更加确定话的属性；（3）、对于类比属性取其中一个值即可；

步骤S304：构建金融风险控制知识图谱的本体结构。