一种警方报案信息分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种警方报案信息分析方法及系统，属于数据情报分析技术领域。本发明专利技术报案信息分析方法首先获取相关案件描述与辅助证据，使用NLP方法对案件描述进行处理并进行犯罪定性分析，通过计算案件描述信息与罪名语义结构的相似度得到案件与不同罪名的匹配程度，最后对辅助证据进行识别并输出案件分析报告。警方报案信息分析系统由数据导入模块、系统管理模块、案件信息分析模块、罪名分析匹配模块、证据分析模块、报告生成模块组成，实现了所提出的报案信息分析方法；本发明专利技术实现了警方海量罪名的解析与匹配，降低了接处警的专业技能要求，通过在立案阶段进行及时证据收集和固化，有效提升了侦查取证的质量。有效提升了侦查取证的质量。有效提升了侦查取证的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种警方报案信息分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种警方报案信息分析方法及系统，属于数据情报分析


技术介绍

[0002]在警方接警时，对报案人员所提供报案信息进行快速的分析审核后形成立案决议，是案件顺利启动的前提，相应地，提升警方数据情报分析能力和立案效率，是合理配置警方资源的重要措施。但目前在警方情报分析领域对于报案信息以及相关证据的处理与判断主要依据人工处理，尚无一种能够实现针对报案信息进行有效分析，并完成案件分流和立案的相关方法及系统。

技术实现思路

[0003]专利技术要解决的技术问题
[0004]本专利技术针对警方缺乏有效的报案信息分析方法，立案效率不高的问题，提出一种警方报案信息分析方法及系统。
[0005]技术方案
[0006]为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
[0007]一种警方报案信息分析方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1，获取报案信息，包括案件描述与辅助证据；
[0009]步骤2，将案件描述语句进行分割，使用NLP技术对分割后的语句成分使用主语、谓语、宾语、定语、状语、补语进行标注并保存为六元组，将宾语使用NLP技术进行标签学习后将宾语转换为标签；
[0010]步骤3，将法律条款按照步骤2步骤进行处理生成六元组，将案件描述语句六元组中宾语标签信息与法律条款六元组中宾语标签信息进行比对，若两者交集为空则报案信息主体不复合受理条件，将结果输出，若两者交集非空则报案信息主体复合受理条件进行下一步骤；
[0011]步骤4，计算案件描述信息与步骤3中所得复合受理条件的法律条款的匹配度，匹配度为案件描述信息六元组与法律条款六元组各个成分词向量相似度的加权和，某个成分的相似度为两者所含词项向量的最大相似度，将案件描述信息与法律条款罪名的匹配度计算结果从大到小排序，排名第一且匹配度＞0的法律条款罪名为最有可能的罪名；
[0012]步骤5，对步骤1所获取辅助证据依据其上传通道进行分类，定义立案充足度为各类证据满足度的加权和，当立案充足度大于等于某一阈值认为证据充足予以立案，小于该阈值则表示证据不足不予立案。
[0013]步骤6，将步骤2所得案件描述六元组，步骤4所得罪名分析结果，步骤5证据判断结果按照模板生成案件分析报告。
[0014]进一步地，步骤4中案件描述信息六元组与法律条款六元组的相似度计算方法为：计算案件描述信息六元组与法律条款六元组谓语、状语、补语词向量相似度的加权和。
[0015]一种实现上述警方报案信息分析方法的警方报案信息分析系统，系统由数据导入模块、系统管理模块、案件信息分析模块、罪名分析匹配模块、证据分析模块、报告生成模块组成，其中数据导入模块主要实现报案信息的导入；系统管理模块实现语料库、罪名模型的管理以及NLP标签的学习；案件信息分析模块对报案信息文本进行预处理以及语句结构分析等，判断案件是否满足立案条件；罪名分析匹配模块计算案件描述信息语义结构与法律条款语义结构的相似度，并输出案件可能的匹配罪名；证据分析模块对报案证据进行识别并计算证据满足度；报告生成模块实现案件分析信息的汇总及报告生成。
[0016]有益效果
[0017]本专利技术实现了警方报案信息解析与海量罪名匹配，降低了接处警的专业技能要求，解决了前期接处警人员缺乏警情处置工作技能的困境，提升了相关领域警情处置能力；
[0018]本专利技术方法实现了立案阶段证据的及时收集和固化，提升了侦查取证的质量，保障了后续的侦查取证和刑事诉讼的顺利进行；
[0019]本专利技术实现了相对准确的案件罪名确定，协助办案人员在立案阶段对案件性质、罪名、案情等形成正确的认识，减少了首因效应的影响，避免在后期侦查阶段改变立案罪名，有效维护司法公信力以及确立司法权威力。
附图说明
[0020]图1为本专利技术警方报案信息分析方法流程图；
[0021]图2为本专利技术警方报案信息分析系统组成框图。
具体实施方式
[0022]为进一步了解本专利技术的内容，结合附图和具体实施方式对本专利技术作详细描述。
[0023]警方报案信息分析方法
[0024]如图1所示，本专利技术方法主要包括如下步骤：
[0025]一、报案信息获取
[0026]目前警方接收的报案信息内容除了基本的报案人个人信息采集之外，主要还包括对案件描述以及辅助证据两大部分，其中案件描述是警方接待人员针对报案人员所报案件的起因、现状、结果等方面问询的文本记录材料；辅助证据是报案人员针对报案信息的描述，提供的验证报案信息的真实性的视频、图像、文件等相关材料。
[0027]二、案件描述分析
[0028]1.文本预处理
[0029]利用文本分割技术，将案件描述分解成一个个以句号分割的句子，从句也列为单独的句子。利用NLP技术对分割句子进行识别和学习，依据标注体系库对分割成分进行标注(标注类型为：主语、谓语、宾语、定语、状语、补语)，得到字词集合S＝{(α1,β1),(α2,β2),
…
}。
[0030]如：句子“路过的于某偷偷把摩托车骑着走了”，识别学习后为：S＝{(路过的，定语)， (于某，主语)，(偷偷，状语)，(把，)，(摩托车，宾语)，(骑走，谓语)，(了，)}
[0031]将在句子中不与其它成分(主、谓、宾、定、状、补)产生结构关系，但意义上又是全句所必须的具有独立性质的，用来表示称呼呼叫、对事实进行推测、估计、注释、补充、感叹、
临摹语气等的独立词语进行组合，形成独立词组F＝{“了”，“啊”，“么”，“吗
”…
}，并将字词集合S中的属于词组F的元素予以删除。
[0032]2.语句结构分析
[0033]分析报案信息语句中的结构，将每一个句子的主语、谓语、宾语、定语、状语、补语用一个六元组的数据结构保存起来。其中，对于没有宾语的不及物动词结构，宾语置空；有双宾语的动词结构，将构成两个宾语的词项放在一起。将上一步得到的字词组合S进行结构分析，构建六元向量集合ST＝{z,w,b,d,zz,bb}，其中z，w，b，d，zz，bb分别表示主语、谓语、宾语、定语、状语、补语。
[0034]如：上一句中的例子经语句结构分析后得到六元组ST＝{于某，骑走，摩托车，路过的，偷偷，}
[0035]3.宾语转化
[0036]针对上一步所得六元组中宾语，利用NLP技术进行标签学习，将ST中的b转换为bq， bq＝{国家所有物，集体所有物，混合所有物，个人所有物，生命，健康，名誉，安宁}，并将六元组中的宾语转换为标签，得到六元组SST＝{z,w,bq,d,zz,bb}。
[0037]例如对六元组中的宾语“摩托车”利用NLP技术进行标签学习，学习匹配的标签为“个人所有物”，标签转化后，原六元组转换为SST1＝{于某，骑走，个人所有物，路过的，偷偷，}
[0038]三、犯罪定性分析
[0039]我国刑法规定的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种警方报案信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取报案信息，包括案件描述与辅助证据；步骤S2，将案件描述语句进行分割，使用NLP技术对分割后的语句成分使用主语、谓语、宾语、定语、状语、补语进行标注并保存为六元组，将宾语使用NLP技术进行标签学习后将宾语转换为标签；步骤S3，将法律条款按照步骤S2方法进行处理生成六元组，将案件描述语句六元组中宾语标签信息与法律条款六元组中宾语标签信息进行比对，若两者交集为空则报案信息主体不复合受理条件，将结果输出，若两者交集非空则报案信息主体复合受理条件进行下一步骤；步骤S4，计算案件描述信息与步骤S3中所得复合受理条件的法律条款的匹配度，匹配度为案件描述信息六元组与法律条款六元组各个成分词向量相似度的加权和，某个成分的相似度为两者所含词项向量的最大相似度，将案件描述信息与法律条款罪名的匹配度计算结果从大到小排序，排名第一且匹配度＞0的法律条款罪名为最有可能的罪名；步骤S5，对步骤S1所获取辅助证据依据其上传通道进行分类，定义立案充足度为各类证据满足度的加权和，当立案充足度大于等于某一阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱华宇，潘月华，
申请(专利权)人：智器云南京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：