文献类型：期刊文章

作　　者：罗冬梅[1] 刘瑞军[2] 林锡平[3]

LUO Dong-Mei;LIU Rui-Jun;LIN Xi-Ping(Center for Information Technology and Laboratory Management,Wuyi University,Wuyishan 354300,China;Scientific Research Division,Wuyi University,Wuyishan 354300,China;Criminal Police Detachment,Nanping City Public Security Bureau,Nanping 353000,China)

机构地区：[1]武夷学院信息技术与实验室管理中心,武夷山354300 [2]武夷学院科研处,武夷山354300 [3]福建省南平市公安局刑警支队,南平353000

出　　处：《计算机系统应用》

基　　金：福建省教育厅科技项目(JAT190779)。

年　　份：2021

卷　　号：30

期　　号：4

起止页码：234-240

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

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.

关 键 词：人工智能 自然语言处理 案件串并  实体识别  

分 类 号：TP391.1] TP18[计算机类] D918.2[法学类] D631.2