安保警务知识图谱构建研究

发布时间：2020-11-22 08:36

　　 随着我国经济的快速发展,大型活动数量日益增多,对我国公安机关的安保和应急能力提出了巨大挑战。传统安保方式和应急方案效率低下,安保知识数据大量堆积,难以在短时间内处理突发事件,而知识图谱拥有高速的数据处理能力,以及强大的语义关系构建能力和可视化呈现能力,可为安保人员梳理工作流程,发掘关键步骤,使安保工作可以更加高效、快速地进行。基于知识图谱的方法可以为真实世界的场景进行直观地建模,并且知识图谱拥有高速反馈的机制,可为安保活动中突发事件提供实时响应与即时决策。因此,知识图谱是解决目前安保问题的有效途径。知识图谱在安保警务领域中的研究刚刚处于起步阶段,可以参考的图谱研究较少。本文通过对大型安保活动的任务、要求、规范和流程及知识的分析,安保警务基础数据的梳理,以本体论为理论支撑,进行安保警务知识图谱的可视化功能实现。本文的主要研究成果内容如下:(1)从网站提取数据,并且向基层派出所调研收集关于安保的流程以及部署方法,以及提取一些公安面向社会的数据库,对这些数据运用BiLSTM-CRF算法和句法分析的方法分别进行实体抽取和关系抽取,获取人名、地名、组织机构名等实体4 896个,完成关于安保警务知识图谱的数据层构建工作。(2)通过对于安保文本数据的分析与整理,将安保警务领域的本体分为人、物体和事件三大类。运用protégé软件对人、物体与事件的本体构建,在本体的基础上,进行人与人、人与物关系的构建。最后对本体的对象属性与数据属性进行定义,完成对安保警务知识图谱模式层构建工作。(3)运用DeepFinder工具将安保警务知识图谱进行可视化展现,通过本体配置、数据配置和融合配置,完成知识图谱的可视化工作。本文的安保警务知识图谱构建,为安保工作提供高效、智能、标准的指导,提升安保效力。另一方面也对安保人员业务指导、培训,具有很好的作用,对于安保机器人的研制和应用提供指导。
【学位单位】：中国人民公安大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：D631.4;TP391.1
【部分图文】：

图 2.1 知识图谱构建流程由图1 可知，知识图谱在构建方面需要三个步骤的构建：1）知识抽取。通过从非结构化和半结构化的数据中抽取知识图谱所需结构化数据信息，并将这些数据信息存储到知识图谱的数据层之中。关于知识抽取方面，其中包括有数据获取、实体抽取和关系抽取。2）知识融合。在知识融合中，需要通过第三方数据库和结构化的数据进行数据整合，并将经过知识抽取而得到的数据进行实体对齐，之后运用质量评估和本体抽取，完成知识融合工作。3）图谱构建与存储。通过知识融合处理得到的数据，分析其中的逻辑关系，并形成知识图谱的本体模型，然后对其进行判定，将其中符合实际逻辑的情况用于构建知识图谱，反之则返回到知识推理中，重新进行知识融合，以此晚上知识图谱的本体模型，完成最后的知识存储工作。2.3 构建技术概述

取领域的重要研究课题，其在实体识别的基础上确定无结构文本中实体之间的关系类别，如人名（李宁），地名（北京），时间（3 月 12 日）等等，并形成结构化的数据以便存储和取用。而在这之中，实体抽取的质量的高低，也是决定着整个知识图谱深度与广度，因此其处于知识抽取的关键部分之一。目前实体抽取领域中可采用抽取的方案有隐马尔可夫模型[30]（Hidden MarkovModel, HMM），或是长短期记忆网络[31]等等。至今，许多研究所也已经开发出相应的实体抽取工具，有诸如斯坦福大学研发的 StanfordNLP，还有我国的中国科学院开发的NLPIR[32]，下面对于基于 BiLSTM-CRF 方法和NLPIR 工具进行介绍。1）BiLSTM-CRF 模型在实体识别的研究中，基于单词和字符的提取 BiLSTM-CRF 模型[27]是一种比较便捷且经典的方法，经过两组学习方向相反的 LSTM 层，即会按照句子的正序与反序，充分结合新旧信息对文本语句的关键词汇进行标注与抽取，这样的做法对于词句的语义识别与标注是十分友好的，也从而使得下面将进行对 BiLSTM-CRF 模型的阐述。图 2.2 为BiLSTM-CRF 模型的流程图。

哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心研发的“语言技术平台（LTP）”是一种比较领先的分析平台，其可以实现用户高效精准的中文自然语言处理工作。图2.3 为依据句法分析结构的结构实例。
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本文编号：2894420