谭敏 范强

湖南警察学院计算机系 湖南 410138

0 前言

在传统的公安情报工作中，公安业务人员每天都要面临着大量的情报文本，它们来自不同的渠道，例如：110接处警信息，公安侦查人员搜集的信息，公安内网发布的信息，互联网的公开信息等等。据统计一个普通市级的公安部门每天就会接到几千条，上万条的情报信息。对于这些情报，公安机关需要安排专门的人员进行整理，以便及时分析研判情报，发布有价值的情报给上级部门和下属的单位。这不仅耗费了大量的警力资源，同时由于工作的繁重和工作人员自身认知的差异也会造成情报整理分析的延误和疏漏，造成不同程度上的损失。

针对传统的公安情报工作的不足，研究文本自动分类技术，设计公安情报自动分类模型，实现公安情报文本的快速自动分类，即将侦查部门采集到的情报文本按照一定的策略自动归类到已经设定的类别之中。可以使大量的警员摆脱繁重的手工识别情报工作，降低分类成本、改善分类性能(如提高分类精度和推广性)，并提高情报文本分类的效率，为进一步的情报加工处理提供支持。为在新形势下，建立和完善信息化、自动化的情报体系，推动“情息主导警务”战略的落实具有重要的现实意义。

1 相关技术

1.1 Agent 技术

Agent技术是人工智能领域中的一个重要分支，以其所具有的智能性、自主性、交互性和可移动性等优点在许多研究领域中受到了重视。软件Agent 是能够与环境交互的自主软件实体，较之软件对象概念具有更多的知识，具有更强的问题求解和自治能力。……