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智能公安案情文本挖掘分析系统

背景资料

近年来在公安信息化的推动下 , 公安信息系统中积累了海量的业务信息 , 除了规范化程度很强的结构化数据库数据外 , 还有大量的案件叙述性文本描述,如案件卷宗、审讯笔录、简要案情等。这些文本信息包含了各种重要的信息情报等,如何深层次的分析和利用这些数据,以更好地对犯罪打、防、管、控,对目前公安工作的有重要意义。

现阶段,公安情报人员在分析文本情报时往往依赖人力手动完成,耗时长、效率低。烽火普天智能情报文本挖掘平台,基于自然语言处理等技术,可对多源、异构、海量的公安情报文本进行文本分析挖掘,与公安内部系统信息整合、综合分析和预警监测,不断提高智能化的情报工作能力,为公安业务提供有效的决策支持、提高公安快速响应与作战能力。

分析技术

文本要素智能抽取

基于自然语言处理技术,平台对案件卷宗、审讯笔录、简要案情等公安情报文本信息进行文本分析挖掘,高效抽取文本要素,如作案时间、作案地点、涉案人员(涉案人员特征、涉案人员关系等)、作案手段、作案工具、损失物品、损失金额等信息。

公安情报文本,经过要素智能抽取后,与公安其他的情报数据进行融合,如人员信息、道路卡口、车辆轨迹等信息,可提升非结构化数据的应用,增强情报信息维度,支撑情报综合分析与研判。

情报文本智能分类、聚类

情报文本智能分类是在现有警情、案件等类别分类标准下,根据公安情报文本内容自动判别文本类别的功能,比如自动区分案件是诈骗还是盗窃等。

情报文本智能聚类是基于相似性算法的聚类技术,自动对大量无类别的警情、案件等进行归类,把内容相近的文档归为一类,并可自动为该类生成主题词,从而提供文本类别名称。

按照现有的警情、案件标准化标签体系,采用文本分类算法对警情文本、案件文本信息实现自动分类打标签,可实现多维标签的案件综合检索、区域治安形势、区域态势分析等。同时,采用文本聚类算法找到情报文本之间的相似度和潜在的主题要素,探索案件文本的潜在关联要素和相关关系,为案件的串并案、类案刑侦等提供辅助支撑。

智能化文本信息搜索

基于自然语言处理技术的文本挖掘,一方面可以对已经提取的情报文本要素进行关键字检索;另一方面通过计算情报文本之间的相似度来搜索相似或关联的情报,达到“以案搜人”、“以人搜案”、“以人搜人”、“以案搜案”等效果,有利于公安业务人员快速定位有用的案情,提升公安快速响应能力与作战能力。

助力智慧警务

利用智能公安案情文本挖掘分析技术打造的智能情报文本挖掘平台,在若干公安市局的投入使用,对海量的非结构化公安情报文本信息,进行深度挖掘和综合关联分析,极大提升了公安业务人员日常情报数据分析与应用能力,为侦查破案、维稳处突、服务民生等公安事务活动提供强大的技术支撑。

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