[发明专利]基于案情语义分析的案件智能推送方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于案情语义分析的案件智能推送方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，对案件的案情描述文本进行预处理，包括分词及词性标注、停用词去除；S2，根据预处理后的案情描述文本，提取案件的重要特征，构成案情的特征向量；S3，根据上述特征向量，关联相关案件，采用案件特征相似度计算方法获得该案件与各个相关案件的综合相似度，将相关案件按照相似度排序，推送相似度高的案件。通过本发明提供的方法及系统，可以减少案情分析手工处理的工作量，极大降低警务人员工作成本及时间成本，提高破案效率。

技术领域

本发明涉及警用案情分析领域，尤其涉及一种基于案情语义分析的案件智能推送方法及系统。

背景技术

串案和并案(简称串并案)是侦破系列案件、特别是在个案侦查陷入困境时的常用方法。串并案分析是指通过对不同地域或不同时间的起案件中发现的各种痕迹、线索进行分析，找出其中可能为同一犯罪主体所为的案件，并把看似无关联的线索、物证进行综合分析，找出足够的证据锁定犯罪嫌疑人。当今社会，随着犯罪呈现职业化、团伙化、流窜化的趋势，系列案件占有相当大的比重，因此对若干有内在联系的不同案件进行串并，发现其规律和特征，可变个案侦查为串案侦查，使得侦查工作效益最大化。

公安系统经过多年的建设已经初见成效，但在公安情报工作的研究中尚处于起步阶段，尤其是对公安系统刑事案件的侦查决策方面的深入应用还较少见。目前公安系统已经积累了大量的案件及其相关数据，但对这些数据的使用方式多数还停留在传统的检索查询上，数据价值正在被浪费，为了避免“数据丰富，知识贫乏”的现象，应积极开展公共安全数据的分析挖掘方面的研究，尽早发现案事件的相似程度、发展趋势，进而探寻犯罪的规律与特点，进行必要的犯罪预测和预防。

现有技术中，通常会将预侦破的案件在公安系统里查询，从而得到该案件的串并案，然而这种方法无法将公安系统内的各个案件相互关联，无法将公安系统内的大量案件进行串并案分类，无法实现对相关案件及作案人员的推送，从而无法更有效的利用公安系统进行串并案分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于案情语义分析的案件智能推送方法及系统，旨在用于解决现有技术无法将公安系统内的各个案件相互关联，无法实现对相关案件的推送的问题。

本发明是这样实现的：

一方面，本发明提供一种基于案情语义分析的案件智能推送方法，包括以下步骤：

S1，对案件的案情描述文本进行预处理，包括分词及词性标注、停用词去除；

S2，根据预处理后的案情描述文本，提取案件的重要特征，构成案情的特征向量；

S3，根据上述特征向量，关联相关案件，采用案件特征相似度计算方法获得该案件与各个相关案件的综合相似度，将相关案件按照相似度排序，推送相似度高的案件。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

S1.1，采用分词器对案情描述文本进行分词与词性标注，识别出里面的名词、动词和动名词；

S1.2，根据分词及词性标注的结果，结合专业停用词典以及无用词性字典，去除专有停用词以及无意义的词。

进一步地，所述步骤S2具体包括：

S2.1，利用字典以及词性标注从预处理后的案情描述文本中抽取案件的时间、地点、类别；

S2.2，根据分词的词性标注从预处理后的案情描述文本中提取出案件人名；

S2.3，根据预设的正则，从预处理后的案情描述文本中提取出案件的号码特征；

S2.4，将上述三个步骤抽取到的案件的特征进行合并，并进行去重处理，构成案情的特征向量。

进一步地，所述步骤S3具体包括：