[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

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露一种风险识别方法，包括：对文本信息截图进行文本提取，得到文本信息数据；对文本信息数据进行信息筛选及去除无意义词，得到标准文本数据；搜索与标准文本数据对应的文本背景数据并组合出多组文本数据对；利用向量化得到的多组数据向量对对关键词提取模型进行模型训练，得到标准关键词提取模型；将待识别对话输入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，基于对话关键词对待识别对话进行风险识别，得到待识别对话的风险识别结果。此外，本发明还涉及区块链技术，标准文本数据可存储于区块链的节点。本发明还提出一种风险识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以提高风险识别的效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种风险识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。而较为有效的风险控制则需要准确性较高的风险识别过程。在催收场景中，风险识别过程通常是通过线下人工进行识别分析。传统的线下人工需要面对复杂、冗长、繁琐的文本对话，需要对文本信息的导出，收集，分类，提取，导致每天需要很多人工长时间去重复处理。造成风险识别的效率较低，因此亟待提出一种效率更高的风险识别方法。

发明内容

本发明提供一种风险识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高风险识别的效率。

为实现上述目的，本发明提供的一种风险识别方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。