Según la perspectiva del lenguaje natural, el UGC se ha utilizado significativamente para la selección de nodos clave en el descubrimiento de conocimiento y la inversión estratégica. Este artículo presenta un nuevo marco de investigación que se propone para la descomposición de la extracción de características del conocimiento UGC en el reconocimiento de temas y el análisis del lenguaje, principalmente. Para el análisis visual de los temas asociados, se utiliza el enfoque LDAvis. Luego, las características de riesgo del conocimiento UGC se asignan de acuerdo con la atribución del lenguaje. Basado en estudios previos, el léxico de atributos de riesgo se actualiza aún más al juzgar la distancia semántica a través de vectores de palabras. Esta investigación utiliza datos de plataformas y datos de acciones individuales como muestras para el reconocimiento de temas y la extracción de características del conocimiento. Se construye un modelo de regresión basado en los datos de panel después del procesamiento del lenguaje natural para verificar el efecto de retroalimentación del mercado en la medición del riesgo estratégico. Se puede encontrar en la conclusión que el cambio en el comportamiento del mercado es regular y se correlaciona con el cambio en el grado de riesgo UGC de las acciones individuales. El propósito de este artículo es examinar el valor del UGC en la toma de decisiones de inversión desde la perspectiva del descubrimiento de conocimiento. El contenido de la investigación puede proporcionar una referencia para la minería de datos, fintech, monitoreo de riesgos estratégicos y otros trabajos relacionados.