[发明专利]筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情引擎及方法

说明书

本发明涉及筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情引擎及方法，舆情引擎，包括：主体情感分类模块，包括多个分类的情感分类模型，用于对获取的舆情信息的情感倾向；主题分类模块，用于对获取的舆情信息进行单主题分类或多主题分类；命名体识别模块，用于进行命名体识别，并计算命名体与所述舆情信息的紧密度；舆情风险得分模块，用于获取包含命名体的所述舆情信息的风险等级；相似性检索模块，用于对获取的不同舆情信息进行相似度计算，及进行线上舆情信息筛选；企业主体风险等级监测模块，用于获取不同企业主体当前的风险等级并进行实时监测。本发明可实时从海量新闻资讯数据中快速筛选指定的相关资讯并实时对企业主体的风险等级进行监测。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情引擎及方法。

背景技术

舆情信息目的用于提醒风控人员关注舆情信息，展示信息包括主体名称、舆情内容、验证程度、消息批露时间等。现有的舆情引擎通常采用NLP和ML技术，结合金融知识背景，捕捉各业务场景的痛点构建算法模型，对各类新闻精准分析。目前，市面上大多数舆情引擎往往只重视新闻数量而忽视新闻质量，盲目推送海量新闻信息，导致类似新闻重复性较高，往往导致低效或错误的预警报送。进而，导致用户抓取新闻要点困难，受无关新闻干扰性较大，容易被无关新闻误导。

发明内容

本发明的目的在于提供一种筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情引擎及方法。

为实现上述发明目的，本发明提供一种筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情引擎，包括：

主体情感分类模块，包括多个分类的情感分类模型，用于对获取的舆情信息的情感倾向；

主题分类模块，用于对获取的所述舆情信息进行单主题分类或多主题分类；

命名体识别模块，用于进行命名体识别，并计算所述命名体与所述舆情信息的紧密度；

舆情风险得分模块，用于获取包含所述命名体的所述舆情信息的风险等级；

相似性检索模块，用于对获取的不同舆情信息进行相似度计算，并进行线上舆情信息筛选；

企业主体风险等级监测模块，用于获取不同企业主体当前的风险等级并动态监测与各命名体相对应的企业主体的风险等级变化。

根据本发明的一个方面，所述主体情感分类模块采用以下步骤获得，包括：

构建训练样本集，并对所述样本集中的样本给予正面、中性、负面三个类别的标注；

对所述样本集进行划分，对每一个情感分类模型，分别采用交叉验证方式进行所述情感分类模型的参数网格最优搜索，并用验证集验证所述情感分类模型，将表现最佳的参数作为最优模型；

所述主体情感分类模块将所有最优的情感分类模型的预测结果通过多数投票规则获得的结果作为主体最终的情感倾向。

根据本发明的一个方面，所述命名体识别模块基于对获取的舆情信息进行句法分析后，提取获得的关键句中的命名体，并计算所述命名体与所述舆情信息之间的紧密度。

根据本发明的一个方面，所述舆情风险得分模块包括：

关键词词典，用于进行关键词提取，以及计算所述关键词在所述舆情信息中的词得分；

负面事件库，用于获取历年与所述命名体相关的负面事件；

所述舆情风险得分模块基于所述命名体识别模块、所述关键词词典和所述负面事件库对舆情信息中的关键句进行评分获得句子得分，以及基于所述句子得分获取包含所述命名体的所述舆情信息的风险等级。

根据本发明的一个方面，所述舆情风险得分模块基于所述命名体识别模块、所述关键词词典和所述负面事件库对所述关键句进行评分获得句子得分的过程中，包括：