一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法，包括以下步骤：步骤1、通过数据采集上报系统采集上报目标人员日常数据；目标人员在日常作业时，收集其日常填写的心理测试、监控收集的谈话语音以及管理人员对其行为表现的评估文字材料；步骤2、将步骤一中的文字材料进行汇总整理，将语音转化成文字，同时利用文本切割手段对文本进行分割和语意提取。本发明专利技术能提前判断目标人员脱逃倾向性心理，能提前协助管理人员进行告警，从而采取不同的管理措施杜绝相应的事件发生，可以帮助监管地管理人员实施更好的精确化管理，大大提高管理效率和管理准确度。管理效率和管理准确度。管理效率和管理准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法


[0001]本专利技术涉及计算机数据处理
，具体涉及一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法。

技术介绍

[0002]目前对于人员脱逃倾向性心理的判断主要包括个人谈话、监控管理，这些方法使用时候往往具有滞后性，无法提前预知目标人员的后续行为，考虑到有大部分目标人员是提前有预谋，有征兆的行为，同时单纯的监控分析以及人工谈话往往需要耗费大量的人力，效果也不一定好，因此需要设计一种人员脱逃倾向性判断方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提出一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法，预测目标人员在日常作业中的脱逃倾向性。本专利技术主要是通过以下技术方案来实现的：
[0004]一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法，包括以下步骤：
[0005]步骤1、通过数据采集上报系统采集上报目标人员日常数据；目标人员在日常作业时，收集其日常填写的心理测试、监控收集的谈话语音以及管理人员对其行为表现的评估文字材料；
[0006]步骤2、将步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯分类的人员脱逃倾向性判断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过数据采集上报系统采集上报目标人员日常数据；目标人员在日常作业时，收集其日常填写的心理测试、监控收集的谈话语音以及管理人员对其行为表现的评估文字材料；步骤2、将步骤一中的文字材料进行汇总整理，将语音转化成文字，同时利用文本切割手段对文本进行分割和语意提取；并对分割后的文本语意进行脏数据过滤，剔除对分析无帮助的语气助词以及语音重复度比较高的文本；步骤3、对文本数据进行特征转化，通过bag
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words词袋模型计算文本向量，得到每一个文本的向量表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：施政，金晓东，张子权，王强，戴志朋，张富睿，
申请(专利权)人：杭州华亭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：