1.一种事件预警指标获得方法，其特征在于，用于终端设备，所述方法包括以下步骤：获取针对目标事件的目标情报数据；

对所述目标情报数据进行处理，获得事件情报信息；

利用预设事件评估模型对所述事件情报信息进行分值计算，获得积分分值；

基于所述积分分值和预设衰减模型，获得所述目标事件的预警指标；

所述基于所述积分分值和预设衰减模型，获得所述目标事件的预警指标的步骤，包括：基于所述积分分值，利用预设衰减模型中的公式三，计算所述所述目标事件的预警指标；

公式三为：

其中，St为所述预警指标，now为所述预警指标对应的当前日期，‑Yd为以所述当前日期为准追溯Y天，Sdt为所述积分分值中日期dt对应的积分分值，p为预设衰减指数，(now‑dt)为当前日期与日期dt的差；

所述利用预设事件评估模型对所述事件情报信息进行分值计算，获得积分分值，包括：利用预设决策树模型对所述事件情报信息进行等级决策，获得所述事件情报信息的情报等级；

基于所述情报等级和所述事件情报信息，获得等级情报信息；

利用预设事件评估模型对所述等级情报信息进行分值计算，获得积分分值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标情报数据进行处理，获得事件情报信息的步骤之前，所述方法还包括：对所述目标情报数据进行结构化处理，获得结构化情报数据；

利用语义分析模型，在所述结构化情报数据中提取出关键词条集合；

所述对所述目标情报数据进行处理，获得事件情报信息的步骤，包括：对所述出关键词条集合进行处理，获得事件情报信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述出关键词条集合进行处理，获得事件情报信息的步骤，包括：利用预设标签化模型，对所述关键词条集合中的关键词条进行标签化处理，获得标签化数据表；

对所述标签化数据表进行清洗和过滤，获得事件情报信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述目标事件为群体事件，则所述利用预设事件评估模型对所述等级情报信息，获得积分分值的步骤，包括：基于所述等级情报信息，利用所述预设事件评估模型中的公式一，计算积分分值；

公式一为：

其中，S为所述积分分值，Enum为所述等级情报信息的数量与积分分值的映射关系，Wj为情报等级为j的等级情报信息的权重，n为所述等级情报信息对应的情报等级总数量，当所述等级情报信息包括敏感标签时f为1，当所述等级情报信息不包括敏感标签时f为0，Sall为满分分值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述目标事件为个人事件，则所述利用预设事件评估模型对所述等级情报信息，获得积分分值的步骤，包括：基于所述等级情报信息，获得人员基础标签分值和人员事件动态标签分值；

获取所述人员基础标签分值的第一分值权重和所述人员事件动态标签分值的第二分值权重；

基于所述人员基础标签分值、所述人员事件动态标签分值、所述第一分值权重和所述第二分值权重，利用所述预设事件评估模型中的公式二，计算积分分值；

公式二为：

S＝P1×X1+P2×X2

其中，S为所述积分分值，P1为所述第一分值权重，P2为所述第二分值权重，X1为所述人员基础标签分值，X2为所述人员事件动态标签分值。

6.一种事件预警指标获得装置，其特征在于，用于终端设备，所述装置包括：获取模块，用于获取针对目标事件的目标情报数据；

数据处理模块，用于对所述目标情报数据进行处理，获得事件情报信息；

分值计算模块，用于利用预设事件评估模型对所述事件情报信息进行分值计算，获得积分分值；

获得模块，用于基于所述积分分值和预设衰减模型，获得所述目标事件的预警指标；

所述获得模块，还用于基于所述积分分值，利用预设衰减模型中的公式三，计算所述所述目标事件的预警指标；公式三为： 其中，St为所述预警指标，now为所述预警指标对应的当前日期，‑Yd为以所述当前日期为准追溯Y天，Sdt为所述积分分值中日期dt对应的积分分值，p为预设衰减指数，(now‑dt)为当前日期与日期dt的差；

所述分值计算模块，还用于利用预设决策树模型对所述事件情报信息进行等级决策，获得所述事件情报信息的情报等级；基于所述情报等级和所述事件情报信息，获得等级情报信息；利用预设事件评估模型对所述等级情报信息进行分值计算，获得积分分值。

7.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行事件预警指标获得程序，所述事件预警指标获得程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的事件预警指标获得方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有事件预警指标获得程序，所述事件预警指标获得程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的事件预警指标获得方法的步骤。