[发明专利]风险识别的方法、装置、可读存储介质以及电子设备有效
申请号: | 201910939475.X | 申请日: | 2019-09-30 |
公开(公告)号: | CN110688460B | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 何威;邢轲;高久翀 | 申请(专利权)人: | 北京三快在线科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/958 |
代理公司: | 北京曼威知识产权代理有限公司 11709 | 代理人: | 方志炜 |
地址: | 100080 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风险 识别 方法 装置 可读 存储 介质 以及 电子设备 | ||
1.一种风险识别的方法,其特征在于,包括:
获取待识别信息;
根据所述待识别信息以及预先确定并保存的各风险类别对应的特征向量,确定所述待识别信息所属的风险类别,其中,各风险类别对应的特征向量通过以下步骤确定:
获取用户历史上发布的历史信息,并从所述历史信息中提取出若干候选词;
针对每个预设的风险类别,从所述若干候选词中选取该风险类别对应的核心关键词;
根据所述核心关键词,从所述若干候选词中剩余的候选词中选取至少一个与所述核心关键词关联的候选词,作为该风险类别对应的其他关键词;
确定所述核心关键词的词向量,以及该风险类别对应的每个其他关键词的词向量,针对该风险类别对应的每个其他关键词,根据该其他关键词的词向量以及所述核心关键词的词向量,确定所述核心关键词与该其他关键词对应的相关度,作为该其他关键词的相关度,根据所述核心关键词的词向量、所述每个其他关键词的词向量,以及所述每个其他关键词的相关度,确定该风险类别对应的特征向量并保存。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对每个预设的风险类别,从所述若干候选词中选取该风险类别对应的核心关键词,包括:
针对每个预设的风险特征,根据预设的特征关联模型,确定每个候选词与该风险特征之间的相关度;
根据该风险特征与每个候选词之间的相关度,确定该风险特征对应的关联词集;
根据与该风险类别相匹配的至少一个风险特征所对应的关联词集,选取该风险类别对应的核心关键词。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据该风险特征与每个候选词之间的相关度,确定该风险特征对应的关联词集,包括:
根据该风险特征与每个候选词之间的相关度从大到小的顺序,将每个候选词针对该风险特征进行排序;
将位于设定排位前的候选词作为该风险特征对应的关联词;
根据该风险特征对应的关联词,确定该风险特征对应的关联词集。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据与该风险类别相匹配的至少一个风险特征所对应的关联词集,选取该风险类别对应的核心关键词,包括:
从与该风险类别相匹配的至少一个风险特征所对应的关联词集中确定与该风险类别对应的至少一个候选核心关键词;
针对每个候选核心关键词,根据该候选核心关键词与所述至少一个风险特征之间的相关度,确定该候选核心关键词对应的关键词评分;
将关键词评分最高的候选核心关键词作为该风险类别对应的核心关键词。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据该候选核心关键词与所述至少一个风险特征之间的相关度,确定该候选核心关键词对应的关键词评分,包括:
从该候选核心关键词与所述至少一个风险特征之间的相关度中,确定最高相关度;
根据所述最高相关度,确定该候选核心关键词对应的关键词评分。
6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述核心关键词,从所述若干候选词中剩余的候选词中选取至少一个与所述核心关键词关联的候选词,作为该风险类别对应的其他关键词,包括:
确定所述核心关键词的词向量,以及与该风险类别相匹配的至少一个风险特征所对应的关联词集中包含的除所述核心关键词以外的每个关联词的词向量;
针对所述每个关联词,根据该关联词的词向量以及所述核心关键词的词向量,确定该关联词与所述核心关键词之间的相关度;
根据确定出的每个关联词与所述核心关键词之间的相关度从大到小的顺序,对每个关联词进行排序,得到排序结果;
根据所述排序结果,确定该风险类别对应的其他关键词。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待识别信息以及预先确定并保存的各风险类别对应的特征向量,确定所述待识别信息所属的风险类别,包括:
根据所述待识别信息,判断所述待识别信息是否为风险信息;
若确定所述待识别信息为风险信息,根据所述待识别信息以及预先确定并保存的各风险类别对应的特征向量,确定所述待识别信息所属的风险类别。
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