公安文本情报的智能化处理方法与实践

谭慕华

在大数据迅猛发展的现代社会，信息海量特征非常明显，公安部门各种案情相关的文本信息很大，使得情报人員面临的挑战异常艰巨，对这些海量特征的文本信息进行分析和综合研判，从而辅助情报部门进行科学决策。同时，对庞大的文本信息进行智能化的处理，能够将庞杂、琐碎的文本信息融合起来，实现高效的智能化文本信息处理，以及标准化的情报分析。

在大数据时代，信息数据庞大而繁杂，在如此庞大的信息量中，检索出情报部门所需要的信息，可强化公安情报部门的预警监测、全面整合以及综合分析能力，提升案件的侦破能力。公安部门可以充分的结合人工智能，特别是知识图谱技术，结合强大的计算机系统对警务信息进行分析，高效地提取案件线索。

信息处理现状

当前，公安部门已经实现一定程度的信息资料统计、查询以及筛选等功能，然而在这些传统情报处理方法中，会使有价值的情报挖掘面临较大困难。在面对庞大信息的大数据时代，为了能够进一步提升公安情报部门的工作效率，对社会稳定和国家安全进行有效维护，公安机关各级部门必须通过各种先进的人工智能技术，来对复杂、庞大的各类信息进行预警监测、整合以及综合分析，强化公安情报机关的智能化工作能力。实际工作中，公安情报部门的工作重点，不仅在于对各种海量信息的收集，更需要对这些信息进行科学的分析，从而对各种案件起到有效的预警。

通过知识图谱来进行的相关资料库建设实践

1.资料库建设

公安情报资料库中的内容包括：周围治安隐患分布、全球战略大视野、舆情、敌情和社情等多个业务模块，其汇集了大量的情报信息。大幅度提升成果、过程的展示和回顾效果，有利于相关情报部门快速开展工作，为建设情报知识图谱奠定基础。

2.知识图谱建设

情报知识库为情报知识图谱的构建打下了较为坚实的基础。通过关联分析、语义标注和实体关系抽取等，使公安情报研判工作更为规范，并且能够根据各种情报内容的差异来构建文本关系、实体关系，完善汇集全警智慧的数据库。

3.情报智能化处理

当前情报部门已经投入了大量的资源，进行基础信息化建设，然而文本信息处理方面还存在较为突出的问题。人工智能技术明显地提升了警务信息处理能力。在实际情报工作中，最重要的不是情报搜集，而是对搜集来的海量文本信息进行分析，从庞杂的信息中去深入挖掘能给案件破获提供有力线索的信息。

大数据条件下的智能处理

1.挖掘模型开发

从海量数据中筛选出有价值的信息，跟公安机关情报部门相关业务挂钩，围绕重点车辆、人员以及群体进行统计分析模型设计。通过科学的数据算法，来对庞大的数据进行分析和建模，充分发掘数据背后的内在因果关系，对事件发生的概率进行研判，可对事件发生的趋势进行预测，服务现实情报工作。

2.智能综合预警

十九大以来，公安机关接受了一系列的重要指示，使公安情报工作有了更好的机遇而得以重新思考和定位。面对各种新任务和新形势，公安情报部门要勇于开动“公安大脑”，公安情报部门对于金融安全、政治安全、经济运行、政权安全、社区治安和社会稳定等事关国家的情报信息，必须提升敏感度、提升综合研判能力，对当前的态势进行较为准确的评估，并对各种风险进行预测。传统的情报研判方式，随着智能化技术的加入，已经逐渐发生质的转变。

总之，公安情报部门可以通过大数据对各种警务进行智能预测。在知识图谱等智能化的技术基础上建立起来的情报系统，可使公安情报部门的各项业务趋于智能化，能够根据犯罪分子留下的蛛丝马迹，轻松掌握关键情报信息，还可对一些有预谋的犯罪行为进行预警，防患于未然。