公安文本情報的智能化處理方法與實踐

譚慕華

在大數據迅猛發展的現代社會，信息海量特征非常明顯，公安部門各種案情相關的文本信息很大，使得情報人員面臨的挑戰異常艱巨，對這些海量特征的文本信息進行分析和綜合研判，從而輔助情報部門進行科學決策。同時，對龐大的文本信息進行智能化的處理，能夠將龐雜、瑣碎的文本信息融合起來，實現高效的智能化文本信息處理，以及標準化的情報分析。

在大數據時代，信息數據龐大而繁雜，在如此龐大的信息量中，檢索出情報部門所需要的信息，可強化公安情報部門的預警監測、全面整合以及綜合分析能力，提升案件的偵破能力。公安部門可以充分的結合人工智能，特別是知識圖譜技術，結合強大的計算機系統對警務信息進行分析，高效地提取案件線索。

信息處理現狀

當前，公安部門已經實現一定程度的信息資料統計、查詢以及篩選等功能，然而在這些傳統情報處理方法中，會使有價值的情報挖掘面臨較大困難。在面對龐大信息的大數據時代，為了能夠進一步提升公安情報部門的工作效率，對社會穩定和國家安全進行有效維護，公安機關各級部門必須通過各種先進的人工智能技術，來對復雜、龐大的各類信息進行預警監測、整合以及綜合分析，強化公安情報機關的智能化工作能力。實際工作中，公安情報部門的工作重點，不僅在于對各種海量信息的收集，更需要對這些信息進行科學的分析，從而對各種案件起到有效的預警。

通過知識圖譜來進行的相關資料庫建設實踐

1.資料庫建設

公安情報資料庫中的內容包括：周圍治安隱患分布、全球戰略大視野、輿情、敵情和社情等多個業務模塊，其匯集了大量的情報信息。大幅度提升成果、過程的展示和回顧效果，有利于相關情報部門快速開展工作，為建設情報知識圖譜奠定基礎。

2.知識圖譜建設

情報知識庫為情報知識圖譜的構建打下了較為堅實的基礎。通過關聯分析、語義標注和實體關系抽取等，使公安情報研判工作更為規范，并且能夠根據各種情報內容的差異來構建文本關系、實體關系，完善匯集全警智慧的數據庫。

3.情報智能化處理

當前情報部門已經投入了大量的資源，進行基礎信息化建設，然而文本信息處理方面還存在較為突出的問題。人工智能技術明顯地提升了警務信息處理能力。在實際情報工作中，最重要的不是情報搜集，而是對搜集來的海量文本信息進行分析，從龐雜的信息中去深入挖掘能給案件破獲提供有力線索的信息。

大數據條件下的智能處理

1.挖掘模型開發

從海量數據中篩選出有價值的信息，跟公安機關情報部門相關業務掛鉤，圍繞重點車輛、人員以及群體進行統計分析模型設計。通過科學的數據算法，來對龐大的數據進行分析和建模，充分發掘數據背后的內在因果關系，對事件發生的概率進行研判，可對事件發生的趨勢進行預測，服務現實情報工作。

2.智能綜合預警

十九大以來，公安機關接受了一系列的重要指示，使公安情報工作有了更好的機遇而得以重新思考和定位。面對各種新任務和新形勢，公安情報部門要勇于開動“公安大腦”，公安情報部門對于金融安全、政治安全、經濟運行、政權安全、社區治安和社會穩定等事關國家的情報信息，必須提升敏感度、提升綜合研判能力，對當前的態勢進行較為準確的評估，并對各種風險進行預測。傳統的情報研判方式，隨著智能化技術的加入，已經逐漸發生質的轉變。

總之，公安情報部門可以通過大數據對各種警務進行智能預測。在知識圖譜等智能化的技術基礎上建立起來的情報系統，可使公安情報部門的各項業務趨于智能化，能夠根據犯罪分子留下的蛛絲馬跡，輕松掌握關鍵情報信息，還可對一些有預謀的犯罪行為進行預警，防患于未然。