随着时代发展,互联网逐渐变成了个人与官方发布和分享消息的主要途径,网络上的信息也急剧增多。在这海量数据中,存在大量有价值的警情相关信息,对于相关部门而言,获取及分析该部分信息至关重要。通过网络警情信息,相关部门可以及时处理各类危害社会安全与稳定的突发事件,了解某地区某段时间的治安情况。而互联网信息数据量大,更新时速快,数据不规范,故需要寻求高效自动的方法进行自动化分析与处理。基于以上背景,本文对网络警情信息的提取与分析的关键问题进行深入研究,结合自然语言处理领域技术设计并实现了网络警情信息研判分析系统,对其中关键问题进行重点研究和分析,并结合本文工作对CBOW和Skip-Gram算法进行改进。本文的主要研究内容包括:a)提出了一种基于卷积神经网络自动提取文本特征的词义消歧算法。该算法首先提取出含有多义词的子句样本集合并构建字汇表,然后根据子句样本的字符内容将其转换为数据矩阵作为6层CNN(Convolutional Neural Network,CNN)的输入,利用神经网络的自学习能力训练网络参数;随后最后基于支持向量机建立多分类器,将训练好的CNN全连接层的输出作为样本特征向量输入到多分类器中完成词义消歧。该方法在警情数据及通用词义消歧数据中准确率均超过手工设计特征的词义消歧算法且具有较高通用性。b)针对Word Embedding中对词语仅生成单一词向量从而无法准确描述多义词词义问题,对CBOW和Skip-Gram算法进行了改进。提出了结合CNN进行词义识别的Sense Embedding模型,并在此基础上继续改进,提出了结合DBSCAN聚类算法的两种无监督Sense Embedding模型以及基于One-pass算法的融合型Sense Embedding模型,从多种应用场景生成了表征能力更强的词向量。c)结合网络警情的事件特点,设计实现了基于事件信息的文本去重算法对网络警情数据中的重复冗余文本进行识别。首先采用条件随机场提取文本中命名实体信息进行文本间时间,地点,人物等事件要素级别的对比,随后实现了两种VSM(Vector Space Model,VSM)类模型:词袋模型及TF-IDF模型进行文本语言级别对比。此外,针对VSM类模型比较效率问题,设计实现了基于文档指纹的去重算法进一步提高了算法效率。