本发明专利技术涉及人工智能领域，提供了一种舆情压力评估方法，所述方法包括：接收客户终端提供的舆情分析请求，所述舆情分析请求携带有待分析对象的基本信息；根据所述基本信息从多个数据源获取所述待分析对象的目标舆论事件对应的多个舆论事件信息；提取各个舆论事件信息的目标置信度，得到多个目标置信度；将所述多个目标置信度输入到预先配置的循环神经网络中，以通过所述循环神经网络输出目标参数；及根据所述目标参数获取目标对象的评估指数值，并将所述评估指数值返回到所述客户终端。本发明专利技术提高了对目标对象的舆情压力分析准确率和效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
舆情压力评估方法、系统、设备及介质
[0001]本专利技术实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种舆情压力评估方法、系统、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着信用债违约事件不断发生，业内有越来越多借助机器算力实现的风险预警和信用评级模型在实际投资过程中得到应用。而在各类可供采集的信号之中，公众舆论是一种非常典型的、对来自其他方面的各类已知信息增添了主观思考的优质信息来源，却又因为其主观不确定性、非结构化等特点，难于充分地加以利用。如何将其信号准确、高效地予以展示，并整合进基于量化统计模型的信用风险预警、信用评级系统中，成为风险预警和信用评级过程中的重要一环。
[0003]目前，针对海量舆情信号，业内一般采用基于时间序列模型的舆情风险的量化评估方案，给出企业的舆情风险指数。但是，这类模型通常只能考虑到短期内负面舆情的密度和严重性，对公司整体的负面舆情的评估准确度和精确度较低；且不能有效地评估这些负面舆情对公司整体信用资质造成的影响。因此，如何解决现有的舆情风险评估对公司整体的负面舆情的评估准确度和精确度较低的问题，成为了当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，有必要提供一种舆情压力评估方法、系统、设备及可读存储介质，以解决现有的舆情风险评估对公司整体的负面舆情的评估准确度和精确度较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种舆情压力评估方法，所述方法步骤包括：
[0006]接收客户终端提供的舆情分析请求，所述舆情分析请求携带有待分析对象的基本信息；
[0007]根据所述基本信息从多个数据源获取所述待分析对象的目标舆论事件对应的多个舆论事件信息；
[0008]提取各个舆论事件信息的目标置信度，以得到多个目标置信度；
[0009]将所述多个目标置信度输入到预先配置的循环神经网络中，以通过所述循环神经网络输出目标参数；及
[0010]根据所述目标参数获取目标对象的评估指数值，并将所述评估指数值返回到所述客户终端。
[0011]可选的，所述多个数据源包括预先储存有舆论事件信息的数据库和预先关联的至少一个目标网站；所述根据所述基本信息从多个数据源获取所述待分析对象的目标舆论事件对应的多个舆论事件信息，包括：
[0012]从所述基本信息提取多个基本关键词；
[0013]对所述多个基本关键词进行筛选操作，得到至少一个目标关键词；
[0014]根据所述至少一个目标关键词，从所述数据库和/或从所述至少一个目标网站提取多个初始舆论事件信息；及
[0015]对所述多个初始舆论事件信息进行去重操作，以得到多个舆论事件信息。
[0016]可选的，所述预设规则包括第一预设规则和第二预设规则，所述提取各个舆论事件信息的目标置信度，包括：
[0017]提取每个舆论事件信息的信息来源和舆论事件的信息内容；
[0018]根据所述第一预设规则和所述信息来源配置各个舆论事件信息的第一置信度；
[0019]根据所述第二预设规则和所述信息内容配置各个舆论事件信息的第二置信度；及
[0020]根据各个舆论事件信息的第一置信度和第二置信度，获取各个舆论事件信息的目标置信度，其中，所述目标置信度等于所述第一置信度和所述第二置信度的乘积。
[0021]可选的，所述根据所述第二预设规则和所述信息内容配置各个舆论事件信息的第二置信度，包括：
[0022]对每个舆论事件信息的信息内容进行分词操作，以得到多个分词；
[0023]从所述多个分词中提取至少一个关键词；及
[0024]根据所述至少一个关键词和所述第二预设规则配置该舆论事件信息的第二置信度。
[0025]可选的，所述提取各个舆论事件信息的目标置信度，包括：
[0026]获取各个舆论事件信息的事件提及数量；
[0027]根据各个舆论事件信息的事件提及数量配置各个舆论事件信息的第三置信度；及
[0028]根据各个舆论事件信息的第一置信度、第二置信度和第三置信度，获取各个舆论事件信息的目标置信度。
[0029]可选的，所述将所述多个目标置信度输入到预先配置的循环神经网络中，包括：
[0030]获取目标舆论事件的持续时间；
[0031]根据所述目标舆论事件的目标置信度的个数和所述目标舆论事件的持续时间，构建形状为MT
×
D的入模矩阵，其中，T为各个事件的新闻个数，D为观察该公司舆情的时间长度；及
[0032]基于所述入模矩阵将所述多个目标置信度输入预先配置的循环神经网络中，其中，入模矩阵中的每个点位上的数值对应于该日期的事件信息的置信度。
[0033]可选的，所述目标参数包括上调参数、维持参数以及下调参数，所述根据所述目标参数获取目标对象的评估指数值，包括：
[0034]根据第一预设运算规则、所述上调参数和所述下调参数，计算舆情压力评估指数；
[0035]根据第二预设运算规则、所述上调参数、所述维持参数和所述下调参数，计算舆情方差；
[0036]根据所述舆情压力评估指数和所述舆情方差确定所述评估指数值，并将所述评估指数值上传到所述区块链。
[0037]为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种舆情压力评估系统，包括：
[0038]接收模块，用于接收客户终端提供的舆情分析请求，所述舆情分析请求携带有待分析对象的基本信息；
[0039]获取模块，用于根据所述基本信息从多个数据源获取所述待分析对象的目标舆论
事件对应的多个舆论事件信息；
[0040]提取模块，用于提取各个舆论事件信息的目标置信度，以得到多个目标置信度；
[0041]参数模块，用于将所述多个目标置信度输入到预先配置的循环神经网络中，以通过所述循环神经网络输出目标参数；及
[0042]返回模块，用于根据所述目标参数获取目标对象的评估指数值，并将所述评估指数值返回到所述客户终端。
[0043]为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的舆情压力评估方法的步骤。
[0044]为实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的舆情压力评估方法的步骤。
[0045]本专利技术实施例提供的舆情压力评估方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，本实施例通过获取待分析对象的目标舆论事件对应的多个舆论事件信息，并基于循环神经网络和多个舆论事件信息对目标舆论事件进行多维度分析，以确定舆情压力向各个方向发展的概率，提高了对目标对象的舆情压力分析准确率和效率。
附图说明
[0046]图1为本专利技术实施例舆情压力评估方法的流程示意图；
[004本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种舆情压力评估方法，其特征在于，所述方法包括：接收客户终端提供的舆情分析请求，所述舆情分析请求携带有待分析对象的基本信息；根据所述基本信息从多个数据源获取所述待分析对象的目标舆论事件对应的多个舆论事件信息；提取各个舆论事件信息的目标置信度，得到多个目标置信度；将所述多个目标置信度输入到预先配置的循环神经网络中，以通过所述循环神经网络输出目标参数；及根据所述目标参数获取目标对象的舆情压力值，并将所述舆情压力值返回到所述客户终端。2.如权利要求1所述的舆情压力评估方法，其特征在于，所述多个数据源包括预先储存有舆论事件信息的数据库和预先关联的至少一个目标网站；所述根据所述基本信息从多个数据源获取所述待分析对象的目标舆论事件对应的多个舆论事件信息，包括：从所述基本信息提取多个基本关键词；对所述多个基本关键词进行筛选操作，得到至少一个目标关键词；根据所述至少一个目标关键词，从所述数据库和/或从所述至少一个目标网站提取多个初始舆论事件信息；及对所述多个初始舆论事件信息进行去重操作，以得到多个舆论事件信息。3.如权利要求1所述的舆情压力评估方法，其特征在于，所述预设规则包括第一预设规则和第二预设规则，所述提取各个舆论事件信息的目标置信度，包括：提取每个舆论事件信息的信息来源和舆论事件的信息内容；根据所述第一预设规则和所述信息来源配置各个舆论事件信息的第一置信度；根据所述第二预设规则和所述信息内容配置各个舆论事件信息的第二置信度；及根据各个舆论事件信息的第一置信度和第二置信度，获取各个舆论事件信息的目标置信度，其中，所述目标置信度等于所述第一置信度和所述第二置信度的乘积。4.如权利要求3所述的舆情压力评估方法，其特征在于，所述根据所述第二预设规则和所述信息内容配置各个舆论事件信息的第二置信度，包括：对每个舆论事件信息的信息内容进行分词操作，以得到多个分词；从所述多个分词中提取至少一个关键词；及根据所述至少一个关键词和所述第二预设规则配置该舆论事件信息的第二置信度。5.如权利要求3所述的舆情压力评估方法，其特征在于，所述提取各个舆论事件信息的目标置信度，包括：获取各个舆论事件信息的事件提及数量；根据各个舆论事件信息的事件提及数量配置各个舆论事件信息的第三置信度；及根据各个舆论事件...
【专利技术属性】
技术研发人员：张骅，李果夫，杨斐然，戴嘉冀，
申请(专利权)人：平安资产管理有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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