[发明专利]一种基于知识图谱的监控预警方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种基于知识图谱的监控预警方法、装置及电子设备，所述方法包括：获得目标语料，所述目标语料中包含多个语句；利用预先构建的知识图谱，对所述目标语料中各个语句进行词抽取，以得到所述目标语料对应的多个特征词，所述特征词包括至少一个目标对象的特征词；利用风险识别模型，对所述目标语料对应的多个特征词进行风险识别，以得到所述目标对象的风险识别结果，所述风险识别模型为利用多个具有风险标签的训练特征词集合进行训练得到，所述风险识别结果表征所述目标对象的信用风险的高低；根据所述风险识别结果，获得所述目标对象的风险预警结果。

技术领域

本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的监控预警方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，对企业经营风险预警研究主要集中在与企业相关的网络舆情分析领域，近年来，大数据备受全球瞩目，大数据使得舆情检测与分析的水平达到了个体级别，社会舆情的描述再也不是整体性的泛泛而谈，而是可以做到针对个体的可以得到更多细节的即时检测。大数据成为了舆情研究的利器。与此同时，数据之间存在着封闭性与关系断裂性会使得我们在整理数据获得规律时得到失真的信息。传统的数据跟踪搜集分析手段已经对此力不从心，这就对数据分析的技术手段提出了更高的要求。除此之外，海量的数据还使得数据安全的问题突显出来。

大数据为人们提供了一种可靠和令人信服的预测能力，尤其当各类管理活动面对着环境日益复杂和风险日渐增多的情况下，科学决策的意义就显得十分重要。但企业舆情系统的难点在于舆情数据的获取能力和舆情数据语义分析，这是大数据技术无法实现的。

因此，目前的风险预警实现方案会由于无法得到高维度的舆情数据而存在预警准确性低的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于知识图谱的监控预警方法、装置及电子设备，如下：

一种基于知识图谱的监控预警方法，所述方法包括：

获得目标语料，所述目标语料中包含多个语句；

利用预先构建的知识图谱，对所述目标语料中各个语句进行词抽取，以得到所述目标语料对应的多个特征词，所述特征词包括至少一个目标对象的特征词；

利用风险识别模型，对所述目标语料对应的多个特征词进行风险识别，以得到所述目标对象的风险识别结果，所述风险识别模型为利用多个具有风险标签的训练特征词集合进行训练得到，所述风险识别结果表征所述目标对象的信用风险的高低；

根据所述风险识别结果，获得所述目标对象的风险预警结果。

上述方法，优选的，所述训练特征词集合的风险标签包括至少一个风险维度上的标签值；

其中，根据所述风险识别结果，获得所述目标对象的风险预警结果，包括：

判断所述风险识别结果中在每个所述风险维度上的信用风险值是否大于或等于相应风险维度上的风险阈值，以得到判断结果；

根据所述判断结果，获得所述目标对象在每个所述风险维度上的风险预警结果。

上述方法，优选的，还包括：

根据所述风险预警结果的类型，输出所述风险预警结果。

上述方法，优选的，所述知识图谱通过以下方式获得：

读取关系型数据库中存储的结构化数据，所述结构化数据与至少一个目标对象相关；

利用结构化数据与三元组之间的预设映射关系，将所述结构化数据转换为三元组数据，以得到所述知识图谱。

上述方法，优选的，所述知识图谱通过以下方式获得：

利用至少一个目标对象对应的预设词，获得行业网站中与所述目标对象相关的目标页面；