[发明专利]用于预测企业风险的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种用于预测企业风险的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取风险预测场景的初始事理图谱和初始知识图谱；

在所述初始知识图谱中进行知识嵌入并投影至双曲空间；

在所述初始事理图谱中进行事件嵌入并投影至所述双曲空间；

在所述双曲空间中，根据所述知识嵌入和所述事件嵌入得到联合嵌入；

将所述联合嵌入变换至欧式空间并输入预测器，以预测企业风险。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风险预测场景的初始事理图谱和初始知识图谱包括：

从原始金融语料中抽取实体、风险事件和风险事件元素；

对所述风险事件的因果关系以及实体之间的关系进行抽取，以确定所述风险事件之间的关系和所述实体之间的关系；

根据所述风险事件、所述风险事件元素以及所述风险事件之间的关系构建所述初始事理图谱；

根据所述实体以及所述实体之间的关系构建所述初始知识图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述初始知识图谱中进行知识嵌入并投影至双曲空间包括：

在所述初始知识图谱中，通过TransE算法得出初始嵌入；

通过双曲变换将所述初始嵌入投影至所述双曲空间；

将所述初始嵌入输入至双层注意机制的图注意力模型，以得到所述知识图谱的每个节点的实体表示。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述初始事理图谱中进行事件嵌入并投影至所述双曲空间包括：

在所述初始事理图谱中对目标风险事件进行搜索，以得到所述目标风险事件的相关子图；

将所述相关子图重新输入预训练模型，以得到所述相关子图的初始事件表示；

将所述相关子图的初始事件表示映射至双曲空间中；

通过有向的双曲图注意力层对所述初始事件表示的证据信息进行传递和聚合，以得到目标事件表示。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述初始事理图谱中对目标风险事件进行搜索，以得到所述目标风险事件的相关子图包括：

通过BM25算法确定所述初始事理图谱中任意事件与所述目标风险事件的相似度，以得到锚点事件；

通过广度优先算法，确定所述锚点事件在所述初始事理图谱的证据事件；

将所述目标风险事件、所述锚点事件和所述证据事件根据因果关系进行连接，以得到所述目标风险事件的相关子图；

其中，所述目标风险事件包括目标前提事件和目标猜想事件。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述相关子图重新输入预训练模型，以得到所述相关子图的初始事件表示包括：

将所述相关子图中的事件节点进行编码，以得到事件序列；

将所述事件序列输入至所述预训练模型，以得到所述相关子图的初始事件表示。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过有向的双曲图注意力层对所述初始事件表示的证据信息进行传递和聚合，以得到目标事件表示包括：

将任意两个初始事件表示的双曲向量投影回欧式空间并计算注意力值的近似；

在所述任意两个初始事件表示的证据信息传播和聚合后，将更新后的所述任意两个事件表示变换回所述双曲空间中；

将所述更新后的任意两个事件表示确定为所述目标事件表示。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合嵌入满足公式(1)：

Η＝αu_k+(1-α)u_e； (1)

其中，Η为联合嵌入，u_k为所述知识嵌入，u_e为所述事件嵌入，α为超参数。