【摘要】：警情案件具有一定的相似性、可預(yù)測性。通過歷史的警情信息分析,可以完成警情案件的串并,用以加速破案和防范犯罪。在過去,民警記錄警情信息的方式是通過紙質(zhì)書寫的方式記錄到特定的檔案中,最后將不同的案件進(jìn)行歸檔。而現(xiàn)在,民警能夠利用在線的警情管理系統(tǒng)完成警情案件的記錄與檢索。雖然警情信息管理系統(tǒng)極大地提高了記錄與檢索的效率,但是,僅僅記錄警情事件的描述無法有效的完成警情信息的分析,還需要綜合警情中報(bào)案人、案發(fā)地點(diǎn)、涉及到的組織機(jī)構(gòu)等信息進(jìn)行多維度的分析。基于以上背景,本文從警情信息分析的角度入手,對如何提取警情信息中的有效實(shí)體信息進(jìn)行了研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)用于警情信息分析的實(shí)體識別系統(tǒng)。本文以警情信息的分析作為目標(biāo),對警情信息中有利于案件分析的有效實(shí)體進(jìn)行了研究,并提出了適用于警情信息的實(shí)體識別方法。本文對條件隨機(jī)場與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合條件隨機(jī)場兩種方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)與對比,兩種方法均取得了較高的準(zhǔn)確率、召回率和F1值,但從各個(gè)類別及整體的評估結(jié)果來看,得出了基于深度學(xué)習(xí)的方法確實(shí)優(yōu)于傳統(tǒng)模型的結(jié)論。本文完成的主要工作有:第一,對系統(tǒng)中用到的相關(guān)技術(shù)和算法進(jìn)行了介紹,包括詞的表示、概率圖模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論基礎(chǔ)。第二,通過對警情信息的分析,對提取的警情地點(diǎn)進(jìn)行了細(xì)分,并完成了警情實(shí)體識別模型搭建的任務(wù)。第三,對系統(tǒng)的功能性需求和非功能性需求進(jìn)行了分析,根據(jù)需求分析的結(jié)果對系統(tǒng)的層次架構(gòu)和功能模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì),并完成了數(shù)據(jù)庫相關(guān)設(shè)計(jì)。最后,給出了系統(tǒng)主要功能模塊的具體實(shí)現(xiàn),并對系統(tǒng)的運(yùn)行界面進(jìn)行了展示。本文所完成的警情實(shí)體識別模型經(jīng)過測試,已部署至項(xiàng)目合作方的內(nèi)部系統(tǒng)中。在半年的使用過程中,模型運(yùn)行良好,識別度高,對方表示贊賞,證明了本模型的有效性。
【圖文】：

可以認(rèn)為利用深度學(xué)習(xí)解決問題的模式是“輸入數(shù)據(jù)－＞邋深度學(xué)逡逑習(xí)模型－＞邋輸出結(jié)果”。深度學(xué)習(xí)模型主要工作原理是在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)到非線性變逡逑換空間，那么就要求輸入數(shù)據(jù)必須是數(shù)值化，可計(jì)算的。如圖２－１所示，對于逡逑語音方面的任務(wù)而言，音頻頻譜序列向量是可以直接作為輸入數(shù)據(jù)傳遞給計(jì)算逡逑機(jī)，在圖像處理中，圖片的像素向量也是可以直接作為輸入數(shù)據(jù)傳遞給計(jì)算逡逑機(jī)。然而，在自然語言處理中，文本的字詞沒有天然的稠密表征方式，需要將逡逑文本的字詞轉(zhuǎn)換為像音頻和圖像一樣具有表征含義且稠密的向量輸入到計(jì)算機(jī)逡逑中。逡逑ＡＵＤＩＯ邐ＩＭＡＧＥＳ邐ＴＥＸＴ逡逑Ｉ邋／邋ｉ邋Ｉ逡逑１邋？邋ｊ邋？邋ＷＩ？邋Ｉｃｙ）邋？］逡逑ｉｉＬ邋ＢＡ邐！漏逡逑Ａｕｄｉｏ邋Ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ邐＝ｎ0ｔ＝逡逑ＤＥＮＳＥ邐ＤＥＮＳＥ邐ＳＰＡＲＳＥ逡逑圖２－１不同數(shù)據(jù)類型的表示方法逡逑不難發(fā)現(xiàn)，語言相對于聲音和圖像會顯得更“高級”一點(diǎn)。在圖像和語音逡逑領(lǐng)域，最基本的數(shù)據(jù)就是信號數(shù)據(jù)，通過這種低級且有效地?cái)?shù)據(jù)組織方式，，能逡逑夠很好的表征出數(shù)據(jù)原有的內(nèi)涵，譬如在比較聲音或者圖片是否相似時(shí)，可以逡逑直接通過歐式距離的度量就能夠得出結(jié)論。而語言作為一種人類文明的產(chǎn)物，逡逑其具有高度抽象的特征。不妨舉個(gè)例子

ｗ（ｔ＋２）逡逑圖２－２邋ＣＢＯＷ模型示意圖逡逑如圖２－２所示，ＣＢＯＷ模型主要分為三層，分別是輸入層、投影層和輸出逡逑層。以“我在北郵打籃球”這句話為例，令上下文窗口大小Ｋ為２，并且假定逡逑當(dāng)前關(guān)注的詞語是“北郵”。輸入層的輸入ｗ（ｔ－２）、ｗ（ｔ－ｌ）、ｗ（ｔ＋ｌ）、ｗ（ｔ＋２）則分逡逑別對應(yīng)“我”、“在”、“打”、“籃球”的詞向量；投影層的主要任務(wù)是將上下文逡逑的詞向量進(jìn)行一個(gè)累加；輸出層則需要預(yù)測當(dāng)前的中心詞為“北郵”。逡逑２）邋Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ邋Ｍｏｄｅｌ逡逑Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型如圖２－３所示，其模型原理和ＣＢＯＷ模型非常類似，可以逡逑簡單的認(rèn)為是將ＣＢＯＷ模型的輸入與輸出進(jìn)行了倒置。Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ的原理是通逡逑過某個(gè)詞來預(yù)測其上下文的詞的概率模型，目標(biāo)為使得對數(shù)似然函數(shù)Ｌ最大化。逡逑Ｌ如式２－２所不，其中ｗ代表當(dāng)前詞語，Ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ）代表當(dāng)前詞語上下文，＼／代逡逑表語料中的詞集合。逡逑Ｌ邋＝邋＾邋ｌｏｇｐ（ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ＇）＼ｗ）邋（２邋—邋２）逡逑ＷＥＶ逡逑８逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D631.1;TP18;TP391.1

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本文編號：2668107