[发明专利]一种智能警情督导处理系统及方法有效

专利信息
申请号: 201910465985.8 申请日: 2019-05-31
公开(公告)号: CN110196977B 公开(公告)日: 2023-06-09
发明(设计)人: 文武;文勇;徐华彬;李昌席;朱昌业;兰腾;梁夏菲;何宁英 申请(专利权)人: 广西南宁市博睿通软件技术有限公司
主分类号: G06F40/30 分类号: G06F40/30;G06F40/289;G06F16/35;G06F16/33
代理公司: 南宁智卓专利代理事务所(普通合伙) 45129 代理人: 谭月萍;邓世江
地址: 530007 广西壮族自治区南宁市高新区高新*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 智能 督导 处理 系统 方法
【说明书】:

发明公开了一种智能警情督导处理系统及方法,属于语义识别领域,所述系统包括警情语义输入单元、警情训练生成模型单元、法律法规语义检索单元、警情分类检索单元和警情分类及处理法律集显示单元。通过本发明能够指导或自动纠正相关的警情归类错误,实现更准确的案件归类上报,在文档语义层面实现了相关警情的法律法规的推送督导。本发明还针对警情领域中存在的语料不平衡情况提取了一种特定领域同义词表生成方法和语料增广,从而提升了语议分析理解的准确率,提升了警情的归类的规范性。

技术领域

本发明涉及语义识别领域,尤其涉及一种智能警情督导处理系统及方法。

背景技术

随着人工智能、自然语言处理技术的不断发展,以及警用领域数据的不断丰富,建设智能化指挥系统要求实现警情的智能处理分析,如何实现警情的智能督导成为了现阶段的一种挑战。

在传统的警司督导模式下,督导人员需要花费较多的时间在手动核查非规范化的结构数据上,比较难进行规范化处理归档。基于人工智能、自然语言处理的警情智能督导模型成为了有效手段。

目前常见的自然语言处理的语义模型需要在较好的平衡的语料上进学习的,要花费大量的人力要对语料进行充分的整理,然而在警情领域大案,要案数是非常少的,语料非常不平衡,而这类警情的处理又是重中之重。针对警情领域的语料不平衡这一问题,提出了相关的语料增广方法以自动生成平衡的警情语料。

尽管很多机器学习,自然语言处理模型已经能在语义识别上的研究已经取得了不少成果,但仍然缺少对特定领域应用性研究,本发明针对警情领域进行了特定的研究,实现了句子层面的语义向量编码,警情的自动分类以及相关法律法规的语义匹配,从面实现警情智能化督导。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能警情督导处理系统及方法,以解决现有警情预判语料不平衡的技术问题。

一种智能警情督导处理系统,包括警情语义输入单元、警情训练生成模型单元、法律法规语义检索单元、警情分类检索单元和警情分类及处理法律集显示单元,所述警情语义输入单元与警情训练生成模型单元连接,所述警情训练生成模型单元分别与法律法规语义检索单元和警情分类检索单元连接,所述警情分类及处理法律集显示单元分别与法律法规语义检索单元和警情分类检索单元的输出端连接,所述警情语义输入单元用于供接警电话输入警情语义,并提取警情语义中的定长字符输入警情训练生成模型单元和法律法规语义检索单元,所述警情训练生成模型单元用于把增广数据输入到深度神经网络模型进行训练,生成相关的表示语义句子向量模型和警情分类模型,句子向量模型对警情语义中的定长字符进行句向量处理得到警情语义句向量,警情分类模型对警情语义中的定长字符进行警情分类处理得到警情分类关键字,所述法律法规语义检索单元用于采用句子向量模型获取法律法规的句向量集S,并存在在数据资料库中,将警情语义句向量通过局部敏感hash函数或向量夹角余弦度量对比句向量集S,获取距离小于d的法规集R,所述警情分类检索单元用于警情分类类别作为关键字,检索出数据中相关的出警流程,所述警情分类及处理法律集显示单元用于通过网络协议推送警情分类和法规定集R到执法终端显示,实现处警的规范化。

进一步地,所述警情训练生成模型单元包括神经网络训练模型模块、句子向量模型生成模块和警情分类模型模块,所述神经网络训练模型模块分别与句子向量模型生成模块和警情分类模型模块连接,所述神经网络训练模型模块用于以增广数据为输入进行训练生成句子向量模型生成模块和警情分类模型模块,所述句子向量模型生成模块用于对警情语义中的定长字符进行句向量处理得到警情语义句向量,所述警情分类模型模块用于对警情语义中的定长字符进行警情分类处理得到警情分类关键字。

进一步地,所述法律法规语义检索单元包括句向量编码生成模块和法律法规语义对比模块,所述句向量编码生成模块和法律法规语义对比模块连接,所述句向量编码生成模块对句向量进行编码生成具有由编码序号的句向量,所述法律法规语义对比模块根据编码序号的句向量进行输入与《中华人民共和国刑法》中的每条法律法规进行对比生成句向量集S,并存在在数据资料库中。

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