王孟轩， 张 胜， 王 月， 雷 霆， 杜 渂

1.电信科学技术第一研究所，上海200032

2.迪爱斯信息技术股份有限公司，上海200032

现代警务处理依托大量的案件统计数据.在此背景下，公安机关对于警情数据分析处理能力的要求不断提升.近年来，公安行业利用大数据的各类技术，构建了包含各警种的公安大数据应用平台，通过多类信息汇聚平台完善了现有公安数据库和数据中心，使其能够在指挥、治安、刑侦等方面为公安干警提供更加方便、快捷的指导.在公安机关各类业务系统汇集的海量数据中，包含数量庞大的警情记录文本信息，这些文本信息可以为情报分析研判、串并案管理、案件侦办和指挥调度等提供数据支持.但是面对海量的文本信息，如何对其进行智能化分析一直是很棘手的问题.

本文基于某市公安局110 接处警的实际数据，从报警和反馈信息中提取大量刑事类警情样本，这些样本含有对相关警情的简要描述.警情描述信息中有各类案件的时间、案发地点、类型等要素.在刑事案件归属种类的判定过程中，首先需要接警员在短时间内根据报案人的描述初步判定警情类别，再由现场处置民警根据实际情况反馈分类之后对警情类型进行判定.因为上述流程复杂且很难保证时效性，所以警情分类精度和效率都不高.

为了提升接处警效率和提高案件类型判断的智能化，本文构建了基于深度学习的警情智能文本分类研判系统……