CN114913016A - 基于大数据的债券交易风险提示方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请揭示了一种基于大数据的债券交易风险提示方法、装置、设备及介质。该基于大数据的债券交易风险提示方法包括：响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，点击债券是基于目标对象对债券交易界面中显示债券的点击操作得到；对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息；突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息。本申请揭示的基于大数据的债券交易风险提示方法通过突出显示债券的风险提示信息中包含的关键信息，将复杂的债券风险提示简洁化，实现了突出提示关键信息，进而提高了信息利用率。

Description

基于大数据的债券交易风险提示方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及交易风险提示技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的债券交易风险提示方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

债券作为一类重要的投资工具。客户在投资债券时，可能会获得收益，也可能会承担一定交易风险。其中，交易债券的风险包括但不限于：信贷风险，流动性风险，货币风险，利率风险，市场风险等。若客户选择投资高息债券或某些别具特点及风险的债券时，会承受更高的风险。例如，若债券发生违约，客户甚至可能会损失本金。因此有必要在客户进行交易前，让其了解债券产品的特点和需要承担的风险程度。

现有技术中，债券交易平台上虽然有提示债券风险的功能，但其罗列债券风险的描述繁琐，通篇没有重点提示，不利于客户快速了解对应债券产品的特点和需要承担的风险，造成信息利用率低的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种基于大数据的债券交易风险提示方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的债券交易风险提示方法，包括：响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，所述点击债券是基于所述目标对象对所述债券交易界面中显示债券的点击操作得到；对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息；突出显示所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的债券交易风险提示装置，所述装置包括：匹配模块，配置为响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，所述点击债券是基于所述目标对象对所述债券交易界面中显示债券的点击操作得到；确定模块，配置为对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息；显示模块，配置为突出显示所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括处理器及存储器，存储器上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现如上的基于大数据的债券交易风险提示方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前提供的基于大数据的债券交易风险提示方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实施例中提供的基于大数据的债券交易风险提示方法。

在本申请的实施例提供的技术方案，响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息；对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息；突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息，相较于现有技术中繁琐且没有重点突出的债券交易风险提示来说，本申请通过重点显示债券的风险提示信息中包含的关键信息，将复杂的债券风险提示简洁化，实现了突出提示关键信息，提高信息展示效率和利用率，同时提高了交易安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1是本申请的一示例性实施例示出的基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图；

图2是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图；

图3是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图；

图4是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图；

图5是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图；

图6是本申请的一示例性实施例示出的A集团债券的风险提示信息的效果示意图；

图7是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图；

图8是本申请的一示例性实施例示出的基于大数据的债券交易风险提示装置的框图；

图9示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

还需要说明的是：在本申请中提及的“多个”是指两个或者两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

首先说明的是，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。具体的，随着人们的经济水平不断提高，投资理财成为了人们的主流理财方式。而债券作为其中的一种投资理财方式，也得到了相当多的关注，特别是基于大数据的投资理财方式。但基于大数据的投资债券可能会获得收益，也可能会承担一定交易风险，因此，为了使客户了解债券产品的特点和需要承担的风险，基于大数据的债券交易风险的提示尤为重要。

现有技术中，虽然存在债券交易时的风险提示，但是其罗列的债券产品特点及需要承担的风险程度等相关描述太过繁琐，通篇没有突出提示重点，使得客户无法快速了解对应债券产品的相关情况，并且降低了债券交易的效率。

基于此，为了突出债券产品中的关键信息，使客户基于关键信息即可获知债券产品的特点及需要承担的风险程度等信息。本申请的实施例涉及：响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息；对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息；突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息，相较于现有技术中繁琐且没有重点突出的提示来说，本申请通过重点显示债券的风险提示信息中包含的关键信息，将复杂的债券风险提示简洁化，实现了突出提示关键信息，提高信息展示效率和利用率，同时提高了交易安全性。

请参阅图1，图1是本申请的一示例性实施例示出的基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图。本实施例中基于大数据的债券交易风险提示方法可以应用于债券交易风险提示装置，本申请的债券交易风险提示装置可以为服务器，也可以为移动设备，还可以为由服务器和移动设备相互配合的系统。相应地，移动设备包括的各个部分，例如各个单元、子单元、模块、子模块可以全部设置于服务器中，也可以全部设置于移动设备中，还可以分别设置于服务器和移动设备中。

进一步地，上述服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，例如用来提供分布式服务器的软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。

如图1所示，在一示例性的实施例中，基于大数据的债券交易风险提示方法至少包括步骤S110至步骤S130，详细介绍如下：

步骤S110：响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，点击债券是基于目标对象对债券交易界面的点击操作得到。

目标对象可以是债券购买人，也可以理解为债券交易平台的用户或客户。

债券交易界面是指债券交易风险提示装置中用于显示或展现债券及债券相关信息的交互界面。例如，可以是移动终端的触控屏界面等。

预设风险提示信息库是预先存储的各种债券交易风险类别对应的风险提示信息。其中，交易风险类别可以包括禁止交易债券、困境债券、复杂债券以及普通债券。禁止交易债券通常是指已经发生违约的债券。困境债券通常是指短期价格、评级下降剧烈、违约风险较高、需要进行额外风险预警的债券。复杂债券通常是指具备某些特性，但本身信贷风险不高的债券。需要说明的是，按照禁止交易债券、困境债券、复杂债券以及普通债券的排列顺序，各债券风险类别对应的风险等级越来越低，也即禁止交易债券的风险等级最高，普通债券的风险等级最低。示例性的，困境债券的风险提示信息可以具体包括“困境债券是指债券发起人在近期内出现违约、破产保护或财务困难并正向上述情况发展的债券。债券价格可能会有很大的折扣，价差可能比兴业平均水平大很多，投资困境债券存在很大的风险，包括但不限于高违约风险、流动性风险、受制于经济周期转变的风险等。困境债券持有人在平仓时可能会蒙受重大损失”。

点击债券是指债券交易界面显示债券中客户想要了解的债券，也即债券交易界面上显示的用户想要点击了解详情的债券。

客户根据自身的需要从债券交易界面上点击想要了解的债券，债券交易风险提示装置接收到客户的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息。示例性的，债券交易风险提示装置可通过计算预设风险提示信息库中的预设风险提示信息对应的交易风险类别的类别特征与点击债券的交易风险类别的类别特征之间的类别特征相似度，进而在类别特征相似度大于预设类别特征相似度阈值时，确定对应的交易风险类别以及交易风险类别对应的风险提示信息。

步骤S120，对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

关键信息是指匹配的风险提示信息中的重要信息，也即能够使客户快速了解对应债券特点及风险的重要信息。示例性的，若匹配的风险提示信息为“困境债券是指债券发起人在近期内出现违约、破产保护或财务困难并正向上述情况发展的债券。债券价格可能会有很大的折扣，价差可能比兴业平均水平大很多，投资困境债券存在很大的风险，包括但不限于高违约风险、流动性风险、受制于经济周期转变的风险等。困境债券持有人在平仓时可能会蒙受重大损失”，则其中的关键信息可以为“困境债券”、“存在很大的风险”、“平仓”、“蒙受重大损失”等。

由于风险提示信息中包括债券的债券特点及风险等信息，为确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息，债券交易风险提示装置对匹配的风险提示信息信息提取处理，得到提取的信息，进而基于提取的信息确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息。需要说明的是，债券交易风险提示装置可以根据提取的信息与预设信息之间的相似度确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息，也可以根据提取信息在匹配的风险提示信息中的关键程度确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息。本申请实施例对此不进行限定。

步骤S130，突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

突出显示的方式可以为高亮显示，也可以为加粗显示，还可以为关键信息的字体字号大于其他字体字号的方式、或者在关键信息进行重点标识的方式，例如，在关键信息右上角添加感叹号。本申请实施例对此不进行限定。

债券交易风险提示装置基于点击操作突出显示点击债券的风险提示信息中包含的关键信息。具体的，债券交易风险提示装置可在交易风险界面上通过高亮的方式显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

可以看出，本实施例的基于大数据的债券交易风险提示方法响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息；对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息；突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息，相较于现有技术中繁琐且没有重点突出的提示来说，本申请通过重点显示债券的风险提示信息中包含的关键信息，将复杂的债券风险提示简洁化，实现了突出提示关键信息，提高信息展示效率和利用率，同时提高了交易安全性。

图2是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图。在图2所示的实施例中，通过匹配的风险提示信息中包含的候选词在其中的关键概率确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息，进行债券交易风险提示的其他步骤请参阅前述实施例中描述的内容，本处不进行赘述。

如图2所示，在一示例性实施例中，步骤S120对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息的过程，可以包括如下步骤：

步骤S121，提取匹配的风险提示信息中包含的候选词。

候选词是指匹配的风险提示信息中可能被确定为关键信息的词，当然，此处的关键词不仅限于词语，还可以是匹配的风险提示信息中可能被确定为关键信息的句子。

债券交易风险提示装置对匹配的风险提示信息中的信息进行提取处理，得到其中的候选词。示例性的，债券交易风险提示装置可以提取匹配的风险提示信息中的信息，并利用提取的信息在风险提示信息中的重复率或所在位置确定提取的信息是否为匹配的风险提示信息中的候选词。

步骤S122，计算候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率。

关键概率可以理解为提取的候选词在匹配的风险提示信息中的重要程度。

债券交易风险提示装置确定候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率，具体可以通过查找每个候选词在预设词典中的概率值，也即预先设置好各个风险提示信息中可能的重要词汇，并设置好每个重要词汇的概率值，将查找的概率值作为候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率。或者，债券交易风险提示装置可以根据候选词在匹配的风险提示信息中出现的次数来确定关键概率，也即出现的次数越多关键概率越高。

步骤S123，若关键概率大于预设关键概率阈值，则将对应的候选词作为匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

预设关键概率阈值是用于确定候选词是否能作为关键信息的阈值，其可以由人为设置。

债券交易风险提示装置判断候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率是否大于预设关键概率阈值，若是，则将对应的候选词作为匹配的风险提示信息中包含的关键信息，若否，则不将对应的候选词作为匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

可以看出，本实施例的基于大数据的债券交易风险提示方法通过确定匹配的风险提示信息中包含的候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率来确定其是否能作为匹配的风险提示信息中包含的关键信息，进而基于关键信息进行债券交易风险中关键信息的突出显示，实现了通过风险提示信息中包含的关键信息的显示提示，将复杂债券风险提示简洁化，使得客户能够快速了解对应债券的相关情况，进而提高债券交易效率。

图3是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图。在图3所示的实施例中，通过候选词的特征向量确定候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率，进行债券交易风险提示的其他步骤请参阅前述实施例中描述的内容，本处不进行赘述。

如图3所示，在一示例性实施例中，步骤S122计算候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率的过程，可以包括如下步骤：

步骤S1221：提取候选词的特征向量。

债券交易风险提示装置提取候选词的特征向量。具体的，债券交易风险提示装置可以提取候选词的特征，进而将候选词的特征转化为候选词的特征向量。示例性的，债券交易风险提示装置可将候选词的特征输入文字向量化模型中进行处理，得到候选词的特征向量。需要说明的是，文字向量化模型为预先训练得到的深度神经网络模型。

步骤S1222：计算候选词的特征向量与预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量之间的特征向量相似度。

预设存储关键信息是指预先存储的可能视为关键信息的词句。

特征向量相似度是指候选词的特征向量与预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量之间的特征向量相似程度。其中，可通过提取预设存储关键信息库中包含的关键词的特征，并将预设存储关键信息库中包含的关键词的特征输入文字向量化模型中进行处理，得到预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量。

债券交易风险提示装置获取预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量，并计算候选词的特征向量与预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量之间的特征向量相似度。具体的，债券交易风险提示装置对候选词以及预设存储关键信息库中包含的关键词进行特征提取，得到候选词特征和预设存储关键信息库中包含的关键词的特征，并将候选词特征和预设存储关键信息库中包含的关键词的特征分别输入文字向量化模型中进行处理，得到预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量以及候选词的特征向量，进而计算预设存储关键信息库中包含的关键词的第一特征向量X和候选词的第二特征向量Y之间的特征向量相似度Sim(X,Y)为：

其中，||·||表示向量的模，α、β表示第一相似因子和第二相似因子。

步骤S1223：将特征向量相似度与预设特征向量值之间的比值作为候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率。

预设特征向量值可以是人为设置的特征向量值。

债券交易风险提示装置将特征向量相似度与预设特征向量值之间的比值作为候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率。

可以看出，本实施例的基于大数据的债券交易风险提示方法通过候选词的特征向量与预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量之间的特征向量相似度确定匹配的风险提示信息中包含的关键概率，进而能够通过基于关键概率确定的风险提示信息中包含的关键信息的显示提示，将复杂债券风险提示简洁化，实现关键信息的突出提示，使得客户能够快速了解对应债券的相关情况，进而提高债券交易效率。

图4是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图。如图4所示，在一示例性实施例中，在步骤S110响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息的过程之前，可以包括如下步骤：

步骤S100：基于债券交易界面中显示债券的交易风险类别对应的风险等级，对债券交易界面中显示债券按照风险等级的不同进行区别显示。

由于现有技术中在债券交易界面显示供客户选择的各债券时，没有区别显示各债券，使得客户需要挨着点击查看对应债券的产品特点及需要承担的风险，导致客户的债券交易效率低下。基于此，本申请实施例在债券交易界面上对各债券按照债券进行差异化显示提示。具体的，债券交易风险提示装置基于债券交易界面中显示债券的交易风险类别对应的风险等级，对债券交易界面中显示债券按照风险等级的不同进行区别显示，能够提高客户了解债券交易平台上显示债券的风险，进而提高债券交易效率。

示例性的，若交易风险类型为禁止交易债券，在对禁止交易债券进行区别显示时可根据禁止交易债券与预设交易风险类型之间的类别相似度确定禁止交易债券对应的风险等级，也即根据类别相似度的所属数据范围确定对应数据范围的风险等级，在确定禁止交易债券的风险等级为最高风险等级时，在债券交易界面显示对应债券时，在禁止交易债券的预设位置增加感叹号标识，例如可以是禁止交易债券的右上角增加感叹号标识，以用于区别禁止交易债券和其他债券之间的交易风险等级。

可以看出，本实施例的基于大数据的债券交易风险提示方法通过在债券交易界面上对各债券按照债券的交易风险类别对应的风险等级进行差异化显示提示，能够提高客户了解债券交易平台上显示债券的风险，进而提高债券交易效率。

图5是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图。如图5所示，在一示例性实施例中，在步骤S130突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息的过程之后，还可以包括如下步骤：

步骤S140，响应于目标对象对突出显示的至少两种交易风险类别的选择操作，显示对应交易风险类别的风险提示信息，并对风险提示信息中的关键词句进行突出显示。

考虑到债券产品可能属于至少两种交易风险类别，为使客户能够充分了解各交易风险类别的产品特点及所需要承担的责任，在交易提示时同时突出显示该债券产品所属的至少两种交易风险类别，并基于客户对至少两种交易风险类别的选择操作，显示对应交易风险类别的风险提示信息，并对其中的关键词句进行突出显示。其中，债券交易风险提示装置可从预设风险提示信息库中确定与选择债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，并对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息，进而突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

为详细说明本申请实施例，下面以图6所示对该实施例进行说明：如图6所示，债券交易界面中显示集团A债券产品既属于复杂产品，又属于困境产品，用户在对复杂产品或困境产品进行选择操作后，可显示对应的风险提示信息，并对其中的关键信息进行突出显示(详情可参阅图6中利用下划线突出显示的关键信息“复杂产品”和“困境债券”)，若目标对象选择图6中的复杂产品，则对应显示复杂产品的风险提示信息，并对复杂产品的风险提示信息中的关键信息进行突出显示。

另外需要说明的是，A集团债券于债券交易界面中显示之前，可通过工作人员进行后台配置。例如，工作人员可点击债券交易界面中的风控配置，债券交易风险提示装置基于工作人员的点击操作，获取点击信息，并基于点击信息于债券交易界面中显示风控配置下的风险评估参数和交易开关和预警，工作人员可对风控配置下的相关参数进行设置。例如，工作人员点击债券交易界面中的交易开关和预警选项，债券交易风险提示装置基于工作人员的点击操作，于债券交易界面中显示交易开关和预警选项下的产品名称参数、买入开关参数、卖出开关参数以及高风险预警参数等，工作人员可于债券交易界面中点击相关参数进行参数修改。当然，对于其他类别的债券同样可以采用上述后台配置方式进行参数修改。

可以看出，本实施例的基于大数据的债券交易风险提示方法通过对交易风险类别的突出显示，以及对各交易风险类别对应风险提示信息中关键词句的突出显示，将复杂债券风险提示简洁化，实现关键信息的突出提示，使得客户能够快速了解对应债券的相关情况，进而提高债券交易效率。

图7是本申请的又一示例性实施例示出的一种基于大数据的债券交易风险提示方法的流程图。如图7所示，在一示例性实施例中，步骤S110从预设风险提示信息库中选取与获取的待评估债券的交易风险类别匹配的风险提示信息的过程之前，还可以包括如下步骤：

步骤S111，获取债券交易界面中显示债券包含的文本信息。

显示债券中包含的文本信息可以是指债券剩余年期、可赎回与否、历史走势、派息频率等。

债券交易风险提示装置获取债券中包含的文本信息，其中，文本信息包括债券的债券剩余年期、可赎回与否、历史走势、派息频率等文本词语。

步骤S112，对文本信息进行识别处理，得到文本信息中包含的关键文本信息。

文本信息中包含的关键信息可以是指各文本的数值，例如，债券剩余年期中的两年，可赎回与否中的否等关键文本信息。

债券交易风险提示装置识别文本信息，并确定文本信息中的关键文本信息。示例性的，债券交易风险提示装置识别文本信息，确定文本信息中的文本信息数值。

步骤S113，利用关键文本信息进行检索处理，并根据得到的检索结果确定对应的交易风险类别。

检索处理是指利用关键文本信息于预设文本数据库中包含的各文本信息进行匹配的过程。

检索结果是指关键文本信息与预设文本数据库中包含的各文本信息之间的匹配程度，若匹配程度高于预设匹配阈值，则可确定预设文本数据库中匹配的文本信息与关键文本信息所属类别相同，若匹配程度低于预设匹配阈值，则可确定预设文本数据库中对应的文本信息与关键文本信息属于不同类别。需要说明的是，债券交易风险提示装置在利用关键文本信息进行检索处理的过程中，可以以预设文本数据库中包含的文本信息的排列顺序进行检索处理，以方便在预设文本数据库中确定与关键文本信息匹配的文本信息时即停止后续的检索处理，进而提高检索效率，避免计算冗余的问题。

债券交易风险提示装置基于关键文本信息于预设文本数据库中检索与其匹配的文本信息，在确定存在与其匹配的文本信息时，将匹配的文本信息所属的交易风险类别确定为关键文本信息所属的交易风险类别。示例性的，债券交易风险提示装置基于预设文本数据库中包含的文本信息的排列顺序进行依次检索，在确定存在关键文本信息与预设文本数据库中的文本信息的匹配程度高于预设匹配阈值时，确定该匹配的文本信息所属的交易风险类别为键文本信息所属的交易风险类别。

可以看出，本实施例的基于大数据的债券交易风险提示方法通过文本信息中的关键信息进行检索处理，相较于利用整个文本信息进行匹配检索来说，关键信息检索有利于提高识别效率。

图8是本申请的一示例性实施例示出的基于大数据的债券交易风险提示装置的框图。如图8所示，该示例性的基于大数据的债券交易风险提示装置800包括匹配模块810、确定模块820以及显示模块830，具体地：

匹配模块810，配置为响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，点击债券是基于目标对象对债券交易界面中显示债券的点击操作得到。

确定模块820，配置为对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

显示模块830，配置为突出显示匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

在另一示例性实施例中，确定模块820包括候选词提取模块、关键概率计算模块和关键信息匹配模块，具体的：

候选词提取模块，配置为提取匹配的风险提示信息中包含的候选词。

关键概率计算模块，配置为计算候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率。

关键信息匹配模块，配置为若关键概率大于预设关键概率阈值，则将对应的候选词作为匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

在另一示例性实施例中，关键概率计算模块包括特征向量提取模块、特征向量相似度计算模块和作为模块，具体的：

特征向量提取模块，配置为提取候选词的特征向量。

特征向量相似度计算模块，配置为计算候选词的特征向量与预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量之间的特征向量相似度。

作为模块，配置为将特征向量相似度与预设特征向量值之间的比值作为候选词在匹配的风险提示信息中的关键概率。

在另一示例性实施例中，在匹配模块810之前，方法还包括区别显示模块，具体的：

区别显示模块，配置为基于债券交易界面中显示债券的交易风险类别对应的风险等级，对债券交易界面中显示债券按照风险等级的不同进行区别显示。

在另一示例性实施例中，交易风险类别包括：禁止交易债券，区别显示模块包括风险等级确定模块和增加感叹号标识模块，具体的：

风险等级确定模块，配置为根据禁止交易债券与预设交易风险类别之间的类别相似度确定禁止交易债券对应的风险等级。

增加感叹号标识模块，配置为若确定禁止交易债券的风险等级为最高风险等级，则在债券交易界面显示对应债券时，在禁止交易债券的预设位置处增加感叹号标识。

在另一示例性实施例中，关键信息包括至少两个交易风险类别，在显示模块1030之后，方法还包括关键词句的突出显示模块，具体的：

关键词句的突出显示模块，配置为响应于目标对象对突出显示的至少两种交易风险类别的选择操作，显示对应交易风险类别的风险提示信息，并对风险提示信息中的关键词句进行突出显示。

在另一示例性实施例中，在匹配模块810之前，方法还包括文本信息获取模块、关键文本信息确定模块和检索模块，具体的：

文本信息获取模块，配置为获取债券交易界面中显示债券包含的文本信息。

关键文本信息确定模块，配置为对文本信息进行识别处理，得到文本信息中包含的关键文本信息。

检索模块，配置为利用关键文本信息进行检索处理，并根据得到的检索结果确定对应的交易风险类别。

需要说明的是，上述实施例所提供的装置与上述实施例所提供的方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。

在另一示例性实施例中，本申请提供一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，存储器上存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时实现如前的基于大数据的债券交易风险提示方法。

图9示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图9示出的电子设备的计算机系统900仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，计算机系统900包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的信息推荐方法。在RAM 903中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口905也连接至总线904。

以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时实现如前实施例中任一项的基于大数据的债券交易风险提示方法。

本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的基于大数据的债券交易风险提示方法。

上述内容，仅为本申请的较佳示例性实施例，并非用于限制本申请的实施方案，本领域普通技术人员根据本申请的主要构思和精神，可以十分方便地进行相应的变通或修改，故本申请的保护范围应以权利要求书所要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于大数据的债券交易风险提示方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，所述点击债券是基于所述目标对象对所述债券交易界面中显示债券的点击操作得到；

对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息；

突出显示所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息的步骤，包括：

提取所述匹配的风险提示信息中包含的候选词；

计算所述候选词在所述匹配的风险提示信息中的关键概率；

若所述关键概率大于预设关键概率阈值，则将对应的候选词作为所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述候选词在所述匹配的风险提示信息中的关键概率的步骤，包括：

提取所述候选词的特征向量；

计算所述候选词的特征向量与预设存储关键信息库中包含的关键词的特征向量之间的特征向量相似度；

将所述特征向量相似度与预设特征向量值之间的比值作为所述候选词在所述匹配的风险提示信息中的关键概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息的步骤之前，所述方法还包括：

基于债券交易界面中显示债券的交易风险类别对应的风险等级，对所述债券交易界面中显示债券按照风险等级的不同进行区别显示。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述交易风险类别包括：禁止交易债券，所述基于债券交易界面中显示债券的交易风险类别对应的风险等级，对所述债券交易界面中显示债券按照风险等级的不同进行区别显示的步骤，包括：

根据所述禁止交易债券与预设交易风险类别之间的类别相似度确定所述禁止交易债券对应的风险等级；

若确定所述禁止交易债券的风险等级为最高风险等级，则在所述债券交易界面显示对应债券时，在所述禁止交易债券的预设位置处增加感叹号标识。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键信息包括至少两种交易风险类别，在所述突出显示所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息的步骤之后，所述方法还包括：

响应于所述目标对象对突出显示的至少两种交易风险类别的选择操作，显示对应交易风险类别的风险提示信息，并对所述风险提示信息中的关键词句进行突出显示。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息的步骤之前，所述方法还包括：

获取所述债券交易界面中显示债券包含的文本信息；

对所述文本信息进行识别处理，得到所述文本信息中包含的关键文本信息；

利用所述关键文本信息进行检索处理，并根据得到的检索结果确定对应债券的交易风险类别。

8.一种基于大数据的债券交易风险提示装置，其特征在于，所述装置包括：

匹配模块，配置为响应于目标对象对债券交易界面的点击操作，从预设风险提示信息库中选取与点击债券的交易风险类别匹配的风险提示信息，所述点击债券是基于所述目标对象对所述债券交易界面中显示债券的点击操作得到；

确定模块，配置为对匹配的风险提示信息进行信息提取处理，确定所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息；

显示模块，配置为突出显示所述匹配的风险提示信息中包含的关键信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，存储有计算机可读指令；

处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行权利要求1－7中的任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1－7中的任一项所述的方法。

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