基于电子取证数据的内容分析技术和应用

• 作者: 刘晓宇 曾超 林艺滨 温若辉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 取证分析 语义分析 HMM-Viterbi TextRank 词云图
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 228-230
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2667字
• 语种: 中文

摘要

电子取证数据中聊天内容的数据量最大,针对内容的研判分析是重点和难点.通过采用模板、语义分析、HMM-Viterbi模型对内容提取重要信息,并采用计算文本特征值和深度学习计算语义距离挖掘涉案关键词,并通过TextRank算法提取内容关键词和自动摘要,从而能够快速掌握大量的聊天内容中的主要内容关键信息,提高工作效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林艺滨		5	9	2.0	2.0
2	刘晓宇		4	3	1.0	1.0
3	曾超		1	0	0.0	0.0
4	温若辉		1	0	0.0	0.0