期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
大数据背景下人工智能“嵌入”公安执法办案的探索与展望
被引量：
25
1
作者
陈克强
孙宇翔
《中国人民公安大学学报（社会科学版）》
北大核心
2019年第2期101-110,共10页
总结各地探索,执法办案人工智能在实践中的价值主要表现在:有利于"管理对象"向"服务对象"转变,有利于"事后监督"向"智能审核"转变,有利于"侦查为中心"向"审判为中心"转变...
总结各地探索,执法办案人工智能在实践中的价值主要表现在:有利于"管理对象"向"服务对象"转变,有利于"事后监督"向"智能审核"转变,有利于"侦查为中心"向"审判为中心"转变。但其进一步发展仍面临着若干亟待解决的难题:"理念"问题--认识的偏差与固化;"燃料"问题--数据的来源与结构;"引擎"问题--算法的歧视与黑箱;"人才"问题--专业教育与人才的缺乏。当前不是人工智能要不要介入的问题,而是如何介入、介入程度、融合程度的问题。应在总体定位、主要功能、建构要素等多方面发力,全面推进大数据背景下人工智能"嵌入"公安执法办案进程。
展开更多
关键词
公安
大数据
公安执法办案
人工智能
治安防控体系
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于大语言模型的公安专业小样本知识抽取方法研究
被引量：
5
2
作者
裴炳森
李欣
+1 位作者
蒋章涛
刘明帅
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第10期2630-2642,共13页
当前公安业务工作信息化、数字化飞速发展,在公安工作中产生了大量执法办案数据,但是其文本种类较多、信息量较大,导致一线民警在阅卷工作中常面临阅读效率低、信息难以聚合等问题。为更进一步利用执法办案文本,需要对其进行智能分析、...
当前公安业务工作信息化、数字化飞速发展,在公安工作中产生了大量执法办案数据,但是其文本种类较多、信息量较大,导致一线民警在阅卷工作中常面临阅读效率低、信息难以聚合等问题。为更进一步利用执法办案文本,需要对其进行智能分析、知识抽取,但受限于公安专业执法办案文本的专业性、数据敏感性、保密性,以及公安数据出网要求等,仅能获取到少量学习训练样本,使用传统的深度学习模型抽取效果不尽如人意。因此提出使用较少资源和数据构建垂直领域大语言模型,实现模型对公安专业适配的方法,利用知识编辑技术MEMIT、低资源微调技术LoRA、提示模板,提高模型对警务术语、警务常识等公安知识的理解能力。为进一步提高模型的知识抽取效果,设计小样本执法办案文本数据抽取流程,以更好结合模型中的相关案别专业知识。实验结果表明,融合抽取流程的公安专业垂直领域大语言模型在各类知识抽取任务中准确率较之传统方法显著提高,有助于帮助一线民警快速、客观、准确分析执法办案文本,挖掘案件潜在信息,支撑公安工作智能化发展。
展开更多
关键词
大语言模型
知识抽取
小样本数据
公安执法办案
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
大数据背景下人工智能“嵌入”公安执法办案的探索与展望
被引量：
25
1
作者
陈克强
孙宇翔
机构
福建省宁德市公安局
出处
《中国人民公安大学学报（社会科学版）》
北大核心
2019年第2期101-110,共10页
文摘
总结各地探索,执法办案人工智能在实践中的价值主要表现在:有利于"管理对象"向"服务对象"转变,有利于"事后监督"向"智能审核"转变,有利于"侦查为中心"向"审判为中心"转变。但其进一步发展仍面临着若干亟待解决的难题:"理念"问题--认识的偏差与固化;"燃料"问题--数据的来源与结构;"引擎"问题--算法的歧视与黑箱;"人才"问题--专业教育与人才的缺乏。当前不是人工智能要不要介入的问题,而是如何介入、介入程度、融合程度的问题。应在总体定位、主要功能、建构要素等多方面发力,全面推进大数据背景下人工智能"嵌入"公安执法办案进程。
关键词
公安
大数据
公安执法办案
人工智能
治安防控体系
分类号
D631 [政治法律—中外政治制度]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于大语言模型的公安专业小样本知识抽取方法研究
被引量：
5
2
作者
裴炳森
李欣
蒋章涛
刘明帅
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第10期2630-2642,共13页
基金
国家重点研发计划(2022300070005)。
文摘
当前公安业务工作信息化、数字化飞速发展,在公安工作中产生了大量执法办案数据,但是其文本种类较多、信息量较大,导致一线民警在阅卷工作中常面临阅读效率低、信息难以聚合等问题。为更进一步利用执法办案文本,需要对其进行智能分析、知识抽取,但受限于公安专业执法办案文本的专业性、数据敏感性、保密性,以及公安数据出网要求等,仅能获取到少量学习训练样本,使用传统的深度学习模型抽取效果不尽如人意。因此提出使用较少资源和数据构建垂直领域大语言模型,实现模型对公安专业适配的方法,利用知识编辑技术MEMIT、低资源微调技术LoRA、提示模板,提高模型对警务术语、警务常识等公安知识的理解能力。为进一步提高模型的知识抽取效果,设计小样本执法办案文本数据抽取流程,以更好结合模型中的相关案别专业知识。实验结果表明,融合抽取流程的公安专业垂直领域大语言模型在各类知识抽取任务中准确率较之传统方法显著提高,有助于帮助一线民警快速、客观、准确分析执法办案文本,挖掘案件潜在信息,支撑公安工作智能化发展。
关键词
大语言模型
知识抽取
小样本数据
公安执法办案
Keywords
large language model
knowledge extraction
small sample data
public security law enforcement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据背景下人工智能“嵌入”公安执法办案的探索与展望
陈克强
孙宇翔
《中国人民公安大学学报（社会科学版）》
北大核心
2019
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于大语言模型的公安专业小样本知识抽取方法研究
裴炳森
李欣
蒋章涛
刘明帅
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
