【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及文本语义关联分析，尤其涉及一种语义关联分析模型的生成方法及语义关联分析方法。
技术介绍
1、随着科技的高速发展和社会的全面数字化转型，电子数据在案件侦查中的地位和作用变得不可或缺。然而，信息技术的迅速进步也带来了极为复杂的数据环境，使得涉案数据量呈现爆发式增长。在这个过程中，不仅数据基量激增，数据的类型和格式也变得愈加多样化，其中大量的非结构化数据如音视频、图片、文档，以及来自社交媒体、移动设备、云服务的数据，使得传统的案侦数据治理和研判分析工作面临前所未有的挑战。
2、面对如此复杂的数据环境，传统的分析手段显得力不从心。传统的分析方式通常依赖于人工来对数据进行筛选、处理和分析，不仅工作量巨大、效率低下，还容易受到人为因素的制约，导致分析结果不够全面和准确。同时人工梳理数据的过程往往只适用于结构化的数据，比如表格和记录，对于音视频和图片等非结构化数据的处理能力非常有限。此外，面对新型的复杂场景案件，传统分析手段缺乏针对性和灵活性，无法迅速适应和应对多变的数据和信息，致使处理过程耗时久、见效慢。
【技术保护点】
1.一种语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述语义关联分析模型包括：数据采集模块（100）、数据预处理模块（200）、综合语义预测模型模块（300）、综合语义分析模块（400）以及可视化模块（500）；
2.如权利要求1所述的语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述综合语义预测模型模块（300）包括：数据处理与输入单元（301）、综合语义预测模型单元（302）、综合语义预测模型更新单元（303）以及数据存储单元（304）；
3.如权利要求2所述的语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述综合语义预测模型更新单元（303）包括：>
4.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述语义关联分析模型包括：数据采集模块（100）、数据预处理模块（200）、综合语义预测模型模块（300）、综合语义分析模块（400）以及可视化模块（500）；
2.如权利要求1所述的语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述综合语义预测模型模块（300）包括：数据处理与输入单元（301）、综合语义预测模型单元（302）、综合语义预测模型更新单元（303）以及数据存储单元（304）；
3.如权利要求2所述的语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述综合语义预测模型更新单元（303）包括：
4.如权利要求3所述的语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述综合语义预测模型单元（302）包括：第一文本预测模型部（302a）、第二文本预测模型部（302b）以及第三文本预测模型部（302c）；
5.如权利要求4所述的语义关联分析模型的生成方法，其特征在于，所述综合语义分析模块（400）包括：第一分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐新忠，宋健，轩翔宇，吴云，汪海平，杨卓远，
申请(专利权)人：上海歆仁信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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