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申请/专利权人：湖南省公民信息管理局;湖南警察学院

摘要：本发明公开了基于语义认知的案件主体关联分析方法，具体涉及案件主体关联分析技术领域，具体包括以下步骤：对案件涉事人员提供的主体信息进行可信度和语义分析，通过逻辑回归算法建立主体信息的关键性判断模型，确定案件涉事人员提供的关键性主体信息，基于案件涉事人员提供的多种关键性主体信息，建立关键性主体信息的关键性矩阵，确定第一主体信息，绘制案件主体知识图谱，对于每个关键性主体信息，遍历其关联的所有边或关系，确定第二主体信息，获得案件的第一主体信息和第二主体信息的重叠部分，并作为优先审查的主体信息，本发明提高对案件主体分析的效率，并为案件侦查人员根据案件主体之间的关系选择更有效的主体信息。

主权项：1.一种基于语义认知的案件主体关联分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：提取案件涉事人员提供的主体信息，对案件涉事人员提供的主体信息进行可信度和语义分析，通过逻辑回归算法建立主体信息的关键性判断模型；S2：根据主体信息的关键性判断模型，获得主体关键性系数，并与主体关键性系数阈值对比，确定案件涉事人员提供的关键性主体信息；S3：基于案件涉事人员提供的多种关键性主体信息，建立关键性主体信息的关键性矩阵，并获得关键性主体信息的关键性评分，将大于关键性评分阈值的关键性主体信息标记为第一主体信息；S4：根据案件涉事人员提供的主体信息和案件已掌握的主体信息，绘制案件主体知识图谱，对于每个关键性主体信息，遍历其关联的所有边或关系，得到每个主体的关系数量，确定第二主体信息；S5：获得案件的第一主体信息和第二主体信息的重叠部分，并作为优先审查的主体信息；其中，对案件涉事人员提供的主体信息进行可信度分析，包括：可信度分析包括采集案件涉事人员提供的真实信息的数量、虚假信息的数量以及存疑信息的数量，将可信度分析的结果通过真实性评级系数表示，真实性评级系数的计算公式为：PJzs＝ZSsl×CYsl-XJsl；其中，PJzs为案件涉事人员提供主体信息的真实性评级系数，ZSsl为案件涉事人员提供的真实信息的数量，CYsl为案件涉事人员提供的存疑信息的数量，XJsl为案件涉事人员提供的虚假信息的数量；其中，对案件涉事人员提供的主体信息进行语义分析，包括：语义分析包括对案件涉事人员提供的主体信息进行情感分析和词频分析，其中，情感分析包括采集描述主体信息的情感词汇，词频分析包括对采集主体信息出现的频率以及主体信息之间的跨度；将情感分析的结果通过情感密度系数表示，所述情感密度系数的获取逻辑为：在案件涉事人员提供的案件口供或陈述文书中提取主体信息的情感词汇，将获取的情感词汇在情感词汇库进行遍历，找到在情感词汇库中的匹配词汇，并获得情感词汇的评分，确定案件涉事人员提供的案件口供或陈述文书的总词汇量，并确定主体信息的情感评分，计算情感密度系数；将词频分析的结果通过主体跨度系数和主体信息频率系数表示，所述主体跨度系数的获取逻辑为：获得在案件涉事人员提供的案件口供或陈述文书中主体信息出现的位置，将主体信息当前出现的位置标记为：WZi，其中，i＝1、2、3……I，I为正整数，i为每次主体信息出现位置的编号；计算主体信息的主体跨度系数，主体信息的主体跨度系数的计算公式为：其中，KD为主体信息的主体跨度系数，WZi-1为主体信息上一次出现的位置；所述主体信息频率系数的计算公式为：其中，PLzt为主体信息频率系数，ZTsl为主体信息在案件涉事人员提供的案件口供或陈述文书中出现的次数，CHsl为案件涉事人员提供的案件口供或陈述文书的总词汇量；其中，通过逻辑回归算法建立主体信息的关键性判断模型，包括：通过逻辑回归算法建立主体信息的关键性判断模型，通过对输入特征信息的归一化处理，使得逻辑回归算法中输入特征信息在0到1之间，其中，输入特征信息包括真实性评级系数、情感密度系数、主体跨度系数以及主体信息频率；定义关键性判断模型的输出标签，输出标签是主体信息的关键性，输入特征信息与输出标签之间存在线性关系，使用逻辑函数将线性输出映射到概率值。

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