世界500强企业研究项目招募火热进行中！

——事故风险因素文本挖掘与建模

中国人民财产保险股份有限公司于2010年开始设立研究基金，每年资助科研人员及在校学生开展相关项目研究。截至2014年，该基金累计投入近千万元。其中，资助学生项目累计50余个，金额近百万元，单个项目资助金额最高达3万元，且均已顺利通过验收。通过这些项目，相关同学不但获得了可观的收入，更重要的是，有了与世界500强企业亲密接触的机会，将实践与学习结合，能力得到了极大提高！

2015年项目申请即将启动！项目指南请在我司网站查看，地址为：http://157.122.153.71/picc_web/show_ShowDetail.action?userid=&sid=119&path=灾害研究基金 （或于百度文库搜索：中国人保财险2015年度灾害研究基金项目指南）其中拟开展项目《事故风险因素文本挖掘与建模》要求如下。如有兴趣，请与相关人员联系，反馈姓名、学校、专业、电话等信息，并提供简要计划，相关人员将与感兴趣的同学联系，深入沟通，并择优给予资助。

一、项目背景

随着数据挖掘技术的发展，文本挖掘成为一个重要的方向，广泛的应用于金融投资、热点预测、文档自动生成等领域，有较高的研究价值。当前保险企业的理赔案卷中，除了常见的标准化信息之外，出险经过、事故记录中有大量的信息以文本形式（包括文本字段，也包括各种文档和扫描图片）存在于数据库中，目前此类信息几乎没有得到有效使用。通过对以上文本信息进行挖掘分析，获得更加具体详实的险因、标的和因果关系信息，将为优化费率风险因子、管控承保风险、防灾防损等业务活动提供有力的支持。

本项目拟使用文本挖掘技术对相关文本进行分析，通过使用马尔科夫链、贝叶斯网络和谓词逻辑等技术，提取事故发生的步骤关系和场景要素，从而达到提前防范风险的效果。

二、项目内容及成果

1．使用爬虫抓取网络上相关事故描述文本（如安全监管部门网站等），通过分词等技术，对各类事故要素进行提取和分类汇总。

2．对词条进行建模分析，建立场景逻辑关系模型，分析各因素间因果联系。自动识别主要险因和对应标的。

3．撰写事故分析报告，并根据网络数据的变化，自动实时更新，对灾害事故要素进行动态监测。

本项目预期成果包括：

1． 事故要素词库和文本分析报告；

2． 文本挖掘相关模型和程序；

3． 动态监测界面或相关程序。

三、项目经费范围

2-2.5万元

四、资质要求

拥有爬虫程序开发、文本挖掘建模经验者优先。

联系人：

康璐，010-85176679，kanglu@picc.com.cn