人工智能语言处理技术在非结构化案件数据中的应用

• 作者: 罗冬梅 刘瑞军 林锡平
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 人工智能 自然语言处理 案件串并 实体识别
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 研究开发|Research and Development
• 页码范围: 234-240
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007948

摘要

随着信息技术的快速发展,以文本、音频形式记录在案的非结构化数据急速增长,传统的案件人工处理方式已经很难满足应用需求,对公安机关案件侦查带来了重大挑战.对此,本文提出了利用人工智能技术领域的自然语言处理技术,对侵财类案件、电信诈骗类案件、团伙类案件等业务类型的信息系统中报警内容、简要案情、询问笔录等特征信息进行提取分析,实现非结构化文本挖掘分析,为侦查部门、情报部门提供研判支撑,再通过发案时空与犯罪轨迹的信息比对碰撞,并结合作案工具、作案手段等犯罪特点,从中发现高危犯罪嫌疑人进行主动推荐,可极大地缩小侦查范围,提高侦破效率.