确定犯罪特征的方法、装置以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种确定犯罪特征的方法、装置以及存储介质。其中，该方法，包括：获取与刑事案件相关的第一文本数据，其中所述第一文本数据记载所述刑事案件的案情；以及基于所述第一文本数据，利用预先设置的模型，确定所述刑事案件的第一犯罪特征，其中所述第一犯罪特征包括以下信息中的至少部分信息：作案特点、受害人、嫌疑人以及作案手段。达到了能够提取第一文本数据中的作案特点和作案手段等犯罪特征，有助于增强办案人员的办案能力，提高刑事案件的破案率的技术效果。进而解决了现有技术中存在的现有的公安业务系统中尚缺乏基于非结构化文本信息提取出犯罪特征的有效手段的技术问题。

Methods, devices and storage media for determining criminal characteristics

This application discloses a method, device and storage medium for determining the characteristics of a crime. Among them, the method includes: acquiring the first text data related to a criminal case, in which the first text data records the circumstances of the criminal case mentioned above, and determining the first criminal feature of the criminal case based on the first text data, using a pre-set model, in which the first criminal feature includes at least part of the information as follows: Points, victims, suspects and means of committing crimes. It achieves the criminal characteristics such as the characteristics and means of extracting the first text data, and helps to enhance the ability of handling cases and improve the technical effect of solving criminal cases. Furthermore, it solves the technical problem that the existing public security business system lacks effective means to extract criminal characteristics based on unstructured text information.

【技术实现步骤摘要】
确定犯罪特征的方法、装置以及存储介质
本申请涉及应用识别
，特别是涉及一种确定犯罪特征的方法、装置以及存储介质。
技术介绍
随着国民经济的快速发展和人民生活水平的逐步提高，人员流动性日益加大，犯罪呈现职业化、智能化、团伙化、流窜化的趋势。同时，经济发展和通信手段的发达，使得技术型团伙作案有向深层方向发展的趋势。因而，对公安机关通过犯罪特征识别进行深层次的案件分析的需求与日俱增。随着公安系统信息化应用的深入发展，公安业务系统内积累了大量的非结构化的文本数据量，其规模越来越庞大，且呈现出日益增长的趋势。目前，公安业务系统中尚缺乏有效的处理这种非结构化文本信息的有效手段。深度学习、知识图谱和语义推理技术的出现为基于自然语言理解的语义案情分析提供了一种有效的处理方法，提取案件中的作案特点、受害人、嫌疑人和作案手段等犯罪特征，利用相似犯罪特征更快速高效的分析出相似案件，加快破案速度，为相似案件、相似嫌疑人串并案提供便利。针对上述的现有技术中存在的现有的公安业务系统中尚缺乏基于非结构化文本信息提取出犯罪特征的有效手段的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本公开的实施例提供了一种确定犯罪特征的方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的现有的公安业务系统中尚缺乏基于非结构化文本信息提取出犯罪特征的有效手段的技术问题。根据本公开实施例的一个方面，提供了一种确定犯罪特征的方法，包括：获取与刑事案件相关的第一文本数据，其中第一文本数据记载刑事案件的案情；以及基于第一文本数据，利用预先设置的模型，确定刑事案件的第一犯罪特征，其中第一犯罪特征包括以下信息中的至少部分信息：作案特点、受害人、嫌疑人以及作案手段。根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项的方法。根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种确定犯罪特征的装置，包括：获取模块，用于获取与刑事案件相关的第一文本数据，其中第一文本数据记载刑事案件的案情；以及确定模块，用于基于第一文本数据，利用预先设置的模型，确定刑事案件的第一犯罪特征，其中第一犯罪特征包括以下信息中的至少部分信息：作案特点、受害人、嫌疑人以及作案手段。根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种确定犯罪特征的装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取与刑事案件相关的第一文本数据，其中第一文本数据记载刑事案件的案情；以及基于第一文本数据，利用预先设置的模型，确定刑事案件的第一犯罪特征，其中第一犯罪特征包括以下信息中的至少部分信息：作案特点、受害人、嫌疑人以及作案手段。在本公开实施例中，通过利用预先设置的模型，可以高效的处理记载有案情的非结构化文本数据。进而达到了能够提取第一文本数据中的作案特点和作案手段等犯罪特征，有助于增强办案人员的办案能力，提高刑事案件的破案率的技术效果。进而解决了现有技术中存在的现有的公安业务系统中尚缺乏基于非结构化文本信息提取出犯罪特征的有效手段的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：图1是用于实现根据本公开实施例1所述的方法的计算机终端的硬件结构框图；图2是根据本公开实施例1的第一个方面所述的确定犯罪特征的方法的流程示意图；图3是根据本公开实施例1的第一个方面所述的犯罪知识图谱的示意图；图4是根据本公开实施例1的第一个方面所述的Bi-LSTM逻辑单元结构示意图；图5是根据本公开实施例1的第一个方面所述的犯罪特征提取模型的逻辑结构图；图6是根据本公开实施例1的第一个方面所述的确定犯罪特征的完整流程图；图7是根据本公开实施例2所述的确定犯罪特征的装置的示意图；以及图8是根据本公开实施例3所述的确定犯罪特征的装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：本公开所述的“字词”，不仅包括字，也包括词语。词语包括词、单词、短语、成语、固定用语等词语的形式。实施例1根据本实施例，提供了一种确定犯罪特征的方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现确定犯罪特征的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本公开实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本公开实施例中的确定犯罪特征的方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的确定犯罪特征的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定犯罪特征的方法，其特征在于，包括：获取与刑事案件相关的第一文本数据，其中所述第一文本数据记载所述刑事案件的案情；以及基于所述第一文本数据，利用预先设置的模型，确定所述刑事案件的第一犯罪特征，其中所述第一犯罪特征包括以下信息中的至少部分信息：作案特点、受害人、嫌疑人以及作案手段。

【技术特征摘要】
1.一种确定犯罪特征的方法，其特征在于，包括：获取与刑事案件相关的第一文本数据，其中所述第一文本数据记载所述刑事案件的案情；以及基于所述第一文本数据，利用预先设置的模型，确定所述刑事案件的第一犯罪特征，其中所述第一犯罪特征包括以下信息中的至少部分信息：作案特点、受害人、嫌疑人以及作案手段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一犯罪特征的操作，包括：利用预先设置的犯罪特征提取模型，从所述第一文本数据中提取第二犯罪特征；根据所述第二犯罪特征以及预先设置的知识图谱模型，确定与所述第二犯罪特征对应的犯罪知识图谱，其中所述知识图谱模型用于指示与所述刑事案件相关的实体、实体属性以及实体间的关系；以及利用预先设置的语义推理模型，根据所述犯罪知识图谱，确定所述第一犯罪特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述第一文本数据中提取第二犯罪特征的操作，包括：将所述第一文本数据中的字词转换为对应的词向量；以及根据所述词向量，利用所述犯罪特征提取模型，提取所述第二犯罪特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述词向量，利用所述犯罪特征提取模型，提取所述第二犯罪特征的操作，包括：根据所述词向量，利用双向长短时记忆神经网络模型以及基于CRF的特征提取模型，提取所述第二犯罪特征。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第一文本数据中的字词转换为对应的词向量的操作，包括：根据所述第一文本数据，构建词向量表，其中所述词向量表用于指示所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕正东，
申请(专利权)人：深度好奇北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11