安保警务知识图谱构建研究

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。