一种结合语言模型和图数据库的企业关联方风险分析方法
申请号:CN202511008984
申请日期:2025-07-22
公开号:CN121032181A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及深度学习技术领域,特别是涉及一种结合语言模型和图数据库的企业关联方风险分析方法;上述语言模型和图数据库的企业关联方风险分析方法建立了包括企业节点、企业关联人节点和舆情节点的图谱数据库,有效表征了各个节点代表的主体之间的直接关联和间接关联,从而有效提升企业关联方风险分析精确度;且通过语言模型处理加工风险咨询文本的方式对图数据库中的内容进行查询提取,获取关联方风险分析结果,使用户能够直接通过自然语言问答获知企业之间复杂的直接关联和间接关联,简化了风险分析流程,提升了企业关联方风险分析效率,有助于用户对主体企业关联风险的动态监测与预警。
技术关键词
风险分析方法
节点
文本
实体识别模型
查询模型
关系
案例库
企业关联风险
路径结构
自然语言问答
列表
序列
模板
生成图谱
深度学习技术
置信度阈值