申请/专利权人：中科智禾数字科技(山东)有限公司

申请日：2023-08-16

公开（公告）日：2023-11-17

公开（公告）号：CN117077675A

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06F40/284;G06F16/35;G06F16/36;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明涉及计算机应用技术领域，提供了一种蕴含多主体的关联风险识别方法及装置。主旨在于解决现有方法中出现的一实体对多事件或者多主体对多事件的风险识别问题，主要方案包括将收集到需要进行风险识别的信息进行处理，在处理数据的过程中，使用滑动窗口技术保证信息中主体与事件的完整，对于解决一条信息中有多个主体以及其对应的事件的情况下，采用联合关系抽取的方式进行识别出每一个主体，同时再抽取关系，找出每一个主体所对应的关系，解决了一般命名实体识别无法对多主体以及其对应的事件进行匹配识别的问题。在联合关系抽取关系的过程中，采用了“特征二次融合”的方式，对实体识别的过程进行数据融合增强，达到识别实体清晰完整的效果。

主权项：1.一种蕴含多主体的关联风险识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对采集的需要风险识别信息进行处理和标注，生成n条数据，其中每条数据有若干个三元组sub，keyword，obj和文本信息text；步骤2：使用分词器tokenizer将文本信息text转换为编码code，放入预训练模型中生成词向量emb；步骤3：通过生成的词向量emb构建潜在关系矩阵r，全局关系矩阵g；步骤4：通过数据特征二次融合的方式生成实体识别矩阵s，再将实体识别矩阵s放入神经网络中得出实体；步骤5：通过全局关系矩阵g和实体识别矩阵s找出两两有关系的实体和实体的具体名称，并通过建潜在关系矩阵r得出两个有关系的实体的具体关系；步骤6：根据实体的具体名称的长度筛选出有效的三元组，最终输出有效的三元组；步骤7：对步骤6中有效的三元组根据主体的信息进行分类，最终得到不同主体对应事件的风险识别信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中科智禾数字科技(山东)有限公司 一种蕴含多主体的关联风险识别方法及装置

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