基于知识图谱与自动化新闻画像的机构风险识别框架
人工智能
2021-09-21 v1
摘要
全球各类组织面临着影响其全球运营的一系列风险。在潜在风险显现之前，建立稳健的风险识别流程以检测并评估其影响至关重要。鉴于该任务的性质以及对深厚领域专业知识的当前要求，大多数组织采用高度人工的流程。在我们的工作中，我们开发了一个自动化系统，其能够：(a) 持续监测全球新闻；(b) 自主识别并刻画风险特征；(c) 确定达到触发条件的邻近程度，以衡量距离风险影响显现的远近；(d) 识别最可能受该风险影响的机构运营领域。其他贡献还包括：(a) 风险的知识图谱表示；以及 (b) 利用神经嵌入模型将给定风险的文本描述与多语言新闻进行匹配，从而实现组织所识别风险与相关新闻的对应。
引用
@article{arxiv.2109.09103,
title = {A Framework for Institutional Risk Identification using Knowledge Graphs and Automated News Profiling},
author = {Mahmoud Mahfouz and Armineh Nourbakhsh and Sameena Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09103},
year = {2021}
}