[发明专利]一种基于文本数据的个性化社区矫正方案推荐系统及其工作方法

权利要求书

1.一种基于文本数据的个性化社区矫正方案推荐系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、案例库构建模块、矫正方案推荐模块和前端交互模块；

数据采集模块，用于获取社区矫正案例的文本，并将获取的社区矫正案例的文本保存到案例库中；

数据预处理模块,用于从数据采集模块获取的社区矫正案例的文本中分别提取出包含人口统计学信息的文本、描述犯罪情况和生活环境的文本以及社区服刑人员所接受的社区矫正策略的文本，再分别对包含人口统计学信息的文本、描述犯罪情况和生活环境的文本进行预处理，得到人口统计学信息、犯罪情况及生活环境信息；

案例库构建模块，将数据预处理模块预处理得到的人口统计学信息输入到word2vec模型进行训练，得到每个人口统计学信息词对应的词向量，再将每个社区服刑人员对应的人口统计学信息词的词向量相加之后求平均，将其作为每个社区服刑人员的人口统计学信息的向量化表示，再将每个社区服刑人员的人口统计学信息的向量化表示保存于案例库中；将数据预处理模块预处理得到的犯罪情况及生活环境信息输入到doc2vce模型进行训练，得到每个社区服刑人员的犯罪情况及生活环境信息的向量化表示，再将每个社区服刑人员的犯罪情况及生活环境信息的向量化表示保存于案例库中；

前端交互模块，用于输入待推荐矫正策略的社区服刑人员信息的文本，并待推荐矫正策略的社区服刑人员信息的文本输入到数据预处理模块进行预处理，数据预处理模块分别提取出包含人口统计学信息的文本、描述犯罪情况和生活环境的文本，再分别对包含人口统计学信息的文本、描述犯罪情况和生活环境的文本进行预处理，得到人口统计学信息和犯罪情况及生活环境信息；

矫正方案推荐模块，针对数据预处理模块处理后的待推荐矫正策略的社区服刑人员的人口统计学信息，加载案例库构建模块训练好的word2vec模型，得到人口统计学信息词的词向量，再将人口统计学信息词的所有词向量相加之后求平均，得到社区服刑人员的人口统计学信息的向量化表示；基于协同过滤算法分别计算待推荐矫正策略的社区服刑人员的人口统计学信息的向量化表示与案例库中案例对应的人口统计学信息的向量化表示的相似度，得到与待推荐矫正策略的社区服刑人员的人口统计学信息的向量化表示相似度最高的前m个案例，然后将相似度最高的前m个案例对应的矫正策略作为备选推荐策略，m为超参数，人为调整；

针对数据预处理模块处理后的待推荐矫正策略的社区服刑人员的犯罪情况及生活环境信息，输入到案例库构建模块训练好的doc2vec模型，得到待推荐矫正策略的社区服刑人员的犯罪情况及生活环境的向量化表示；基于协同过滤算法分别计算待推荐矫正策略的社区服刑人员的犯罪情况及生活环境信息的向量化表示与案例库中案例对应的犯罪情况及生活环境信息的向量化表示的相似度，得到与待推荐矫正策略的社区服刑人员相似度最高的前m个案例，然后将相似度最高的前m个案例对应的矫正策略作为备选推荐策略，m为超参数，人为调整。

2.根据权利要求1所述的一种基于文本数据的个性化社区矫正方案推荐系统，其特征在于，所述社区矫正方案推荐系统还包括危险性评估模块，危险性评估模块用于对待推荐矫正策略的社区服刑人员进行危险性评估，以确认对待推荐矫正策略的社区服刑人员的基本监管等级。