[發明專利]一種融合地理位置和文本相似性的警情自動下發方法

有效

• 申請號: 201910689245.2
• 申請日: 2019-07-29
• 公開（公告）號: CN110532546B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 宋凱磊;韓志卓;司佳;侯位昭;齊幸輝;張世立;董德華
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所;河北遠東通信系統工程有限公司
• 主分類號: G06F40/242
• 分類號: G06F40/242;G06F40/295;G06F40/30;G06F16/29;G06F18/22;G06F18/241
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

本發明公開了一種融合地理位置和文本相似性的警情自動下發方法，屬于智慧警務公安技術領域。該方法融合了由FastText得到的地址詞向量和根據地址解析服務得到經緯度信息，將二者組成的地址多元要素作為加權KNN模型的輸入來訓練分類器。同時加權KNN采用sigmoid函數自適應地權衡在不同經緯度解析精度下地址位置坐標與詞向量相似性的權重，提高了模型的魯棒性。以某市歷史警情下發數據為依托，結果顯示警情下發準確率在91％以上，驗證了本發明在某市經緯度不準確、新地址冷啟動等警情下發場景中的有效性及高效性。本專利由國家重點研發計劃資助項目(2017YFC0820505)資助。

技術領域

本發明屬于智慧警務公安技術領域，尤其是指一種融合地理位置和文本相似性的警情自動下發方法。

背景技術

警情的下發效率直接關系到公安民警的出警質量，從而影響公安機關駕馭治安局勢的能力和水平。在以往的警情下發中，一般只考慮地址位置的經緯度信息，這就導致在管轄范圍界限模糊、經緯度定位不準確時，仍需手動下發警情，容易造成人力、物力的損失以及區域安全指數的降低。

現有技術中，申請號為CN201110405645.X的中國專利公開了一種警情下發方式，其主要是人工確認方式。申請號為CN201210258092.4的中國專利中提出了一種方法，其將接受到的警情信息經過字符識別、自動尋址處理后，群發到各治安卡口、對應發案轄區派出所和流動巡邏警力。但是，有的城市缺乏“派出所管轄范圍”的基礎數據，同時，某些地區地理信息系統不完善，存在地名不規范、經緯度定位不準確和派出所管轄范圍邊界不規則、包含離群點等問題。

對于這種情況，在區域劃分時，城市功能區劃分的聚類算法得到的凸包存在重合交叉的情況，仍需要在凸包功能區的基礎上進行人工刪除或融合功能區。在中文地址文本處理時，可以利用編輯距離度量中文地名文本相似性，同時借助形近字庫解決錯別字問題，但是該相似性的度量未考慮語義相似性，同時依賴于分詞的準確性，不適用于某市地名不規范的場景；此外，還可以借助詞袋模型或向量空間模型，將詞向量化，但是詞袋模型僅考慮了詞頻等統計信息，同樣不能考慮上下文語義，并且維度過高。

可見，現有技術中的警情自動下發方法缺乏廣泛的適用性，尤其是對于某些地理信息不規范、地名不規范的城市，存在管轄區域范圍難以自動劃分、無法對中文地名進行相似性度量的問題。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種融合地理位置和文本相似性的警情自動下發方法，能夠提高警情下發的自動化程度和下發的準確率。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種融合地理位置和文本相似性的警情自動下發方法，包括以下步驟：

(1)當新警情到達時，根據警情中的中文地址，調用地圖API，獲取地址經緯度和地址理解度；

(2)借助jieba分詞將中文地址切分為中文地址分詞；

(3)根據中文地址分詞，查詢基于FastText分類器訓練出的詞向量庫，得到中文地址的向量化表示，即中文地址詞向量；

(4)根據地址理解度設置基于位置坐標相似性和中文地址文本語義相似性的自適應權重，其中，位置坐標相似性通過計算兩個地址經緯度的余弦值得到，中文地址文本語義相似性通過計算兩個中文地址詞向量的余弦值得到；

(5)將所得到的地址經緯度、中文地址詞向量和自適應權重輸入給加權K最近鄰分類算法，得到分類結果，即派出所id；

(6)根據派出所id將警情下發給對應派出所。

優選的，所述步驟(2)的具體方式為：

(201)利用網絡爬蟲技術獲取國家統計局公布的某地的市、縣/區、鄉/鎮、村/社區的地名信息；