[发明专利]风险识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取文本信息截图，利用预设的文本提取算法对所述文本信息截图进行文本提取，得到文本信息数据；

对所述文本信息数据进行信息筛选，并去除筛选后的所述文本信息数据中的无意义词，得到标准文本数据；

在预设的背景数据库中搜索与所述标准文本数据对应的文本背景数据，根据所述文本背景数据和所述标准文本数据组合出多组文本数据对；

对多组所述文本数据对进行向量化处理，得到多组数据向量对；

利用预设的支持向量机算法构建关键词提取模型，并利用多组所述数据向量对对所述关键词提取模型进行模型训练，得到标准关键词提取模型；

获取待识别对话，将所述待识别对话输入至所述标准关键词提取模型中进行关键词提取处理，得到对话关键词，基于所述对话关键词对所述待识别对话进行风险识别，得到所述待识别对话的风险识别结果。

2.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述对所述文本信息数据进行信息筛选，包括：

对所述文本信息数据进行分句处理，得到文本分句数据集；

将所述文本分句数据集与预先构建的意图匹配模板进行数据匹配，得到数据匹配结果；

将所述数据匹配结果中符合预设条件的语句作为标准语句集，将所述标准语句集作为信息筛选后的文本信息。

3.如权利要求2所述的风险识别方法，其特征在于，所述将所述文本分句数据集与预先构建的意图匹配模板进行数据匹配，得到数据匹配结果之前，所述方法还包括：

获取预设领域中的对话语料，基于对话意图对所述对话语料进行对话拆分，得到多条不同对话意图的意图对话；

根据所述对话意图创建槽位信息库，将多条所述意图对话嵌入至所述槽位信息库中，得到意图匹配模板。

4.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述在预设的背景数据库中搜索与所述标准文本数据对应的文本背景数据，包括：

对所述标准文本数据进行命名实体识别，得到一个或者多个文本命名实体；

在所述背景数据库中检索与所述文本命名实体相同的文本背景数据作为与所述标准文本数据对应的文本背景数据。

5.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述利用多组所述数据向量对对所述关键词提取模型进行模型训练，得到标准关键词提取模型，包括：

根据多组所述数据向量构建所述关键词提取模型的超平面函数，利用所述超平面函数对所述数据向量进行划分，得到关键词划分结果；

将所述关键词划分结果与预设的真实划分结果进行比较；

当所述关键词划分结果与所述真实划分结果不一致时，对所述关键词提取模型进行模型参数调整，直至所述关键词划分结果与所述真实划分结果一致时，将所述关键词提取模型作为标准关键词提取模型。

6.如权利要求5所述的风险识别方法，其特征在于，所述根据多组所述数据向量构建所述关键词提取模型的超平面函数，包括：

获取预设的标签集，并以多组所述数据向量的个数作为特征维度；

根据所述标签集和所述数据向量构建与所述数据向量一致的多维坐标系；

将所述多个所述数据向量映射至所述多维坐标系中，得到向量坐标集；

计算所述向量坐标集中任意两个向量坐标之间的欧氏距离，并选择所述欧式距离最小的两个向量坐标为目标向量坐标；

分别以所述目标向量坐标为左边界和右边界，构建在所述左边界和所述右边界中间的超平面函数。

7.如权利要求1至6中任一项所述的风险识别方法，其特征在于，所述基于所述对话关键词对所述待识别对话进行风险识别，得到所述待识别对话的风险识别结果，包括：

将所述对话关键词与预设的风险等级表单中的等级关键词进行比对，并将比对一致的等级关键词对应的风险标签作为所述对话关键词的标签；

统计不同所述对话关键词的标签个数，并根据所述标签个数大于预设风险阈值的风险标签作为所述待识别对话的风险识别结果。