【摘 要】
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当前警情特征提取主要依赖人工识别、手动提取,警情串并、分析应用缺乏智能化的手段,效率低,工作强度大。紧密围绕警情文本数据特征,深入研究110警情特点,提出了线索、要素、行为、场景、组织、地点六大110警情关键特征,并引入自然语言处理技术实现对警情六大关键特征进行识别提取。在提取警情六大关键特征后,以关键特征为桥梁,构建警情之间的关联关系,以规则和统计相结合的手段,构建历史警情的知识图谱,进行相关警情串并分析和异常预警,辅助指挥决策。实验结果表明,提出的方法能够有效完善警情关键特征的多维要素提取能力,提升警
【机 构】
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公安部第一研究所,北京市公安局海淀分局
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当前警情特征提取主要依赖人工识别、手动提取,警情串并、分析应用缺乏智能化的手段,效率低,工作强度大。紧密围绕警情文本数据特征,深入研究110警情特点,提出了线索、要素、行为、场景、组织、地点六大110警情关键特征,并引入自然语言处理技术实现对警情六大关键特征进行识别提取。在提取警情六大关键特征后,以关键特征为桥梁,构建警情之间的关联关系,以规则和统计相结合的手段,构建历史警情的知识图谱,进行相关警情串并分析和异常预警,辅助指挥决策。实验结果表明,提出的方法能够有效完善警情关键特征的多维要素提取能力,提升警
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