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申请/专利权人：北京盘拓数据科技有限公司

摘要：本申请提供了一种供应链风险识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：初步识别风险类别，并确定风险类别的风险特征；利用初始特征词进行信息搜索，得到初始信息样本；识别初始信息样本中的相关事件，利用事件扩展新的信息样本，并生成信息样本集；对样本语句进行句法分析和特征词识别，以获取核心特征词并构建特征词库；根据核心特征词的命中概率选取出若干个核心特征词，将选取出的核心特征词组成特征词表；将信息样本集及特征词表作为训练数据，利用训练数据对机器学习模型进行训练，利用训练后的机器学习模型对公开文本中的供应链风险进行识别。本申请提高供应链风险识别的准确性和效率，能够及时、准确识别可能的供应链风险点。

主权项：1.一种供应链风险识别方法，其特征在于，包括：对供应链中的风险类别进行初步识别，并确定所述风险类别对应的风险特征；基于所述风险特征确定与供应链风险相关的初始特征词，利用所述初始特征词在预设的多种数据源中进行搜索，得到初始信息样本；对所述初始信息样本中与所述初始特征词相关的事件进行识别，利用所述事件对所述初始特征词进行扩展，以获得新的信息样本，利用所述初始信息样本及所述新的信息样本生成信息样本集；对所述信息样本集中的样本语句进行句法分析，并对句法分析后的样本语句进行特征词识别，以获取与供应链风险相关的核心特征词，利用所述核心特征词构建特征词库；确定所述核心特征词对应的命中概率，根据所述命中概率从所述特征词库中选取出若干个核心特征词，将选取出的若干个核心特征词组成特征词表；将所述信息样本集及所述特征词表作为训练数据，利用所述训练数据对预定的机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型，利用所述训练后的机器学习模型对公开文本中的供应链风险进行识别；其中，所述对供应链中的风险类别进行初步识别，并确定所述风险类别对应的风险特征，包括：初步识别所述供应链中存在的风险类别，对每一种所述风险类别对应的应用场景、特征含义及解释定义进行分析，根据分析结果对每一种所述风险类别对应的风险特征和表现形式进行定义；所述对所述初始信息样本中与所述初始特征词相关的事件进行识别，利用所述事件对所述初始特征词进行扩展，以获得新的信息样本，包括：对所述初始信息样本进行分析，以识别出与所述初始特征词相关的事件；利用所述事件对应的关键词对所述数据源进行二次搜索，得到新的信息样本；对所述新的信息样本中的事件进行识别，以便扩展新的信息样本，并重复扩展操作；其中，所述初始信息样本中包含与所述初始特征词具有相关语义表达的文本句子；所述确定所述核心特征词对应的命中概率，包括：对每个所述核心特征词在所述信息样本集中出现的次数进行统计，根据每个所述核心特征词对应的出现次数，计算每个所述核心特征词的出现次数与所述信息样本集中的样本总量之间的比例，将所述比例作为所述核心特征词的命中概率。

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