[發明專利]案件檢測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010034236.2
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111259951A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 楊鵬飛;李亮;李堯
• 申請（專利權）人: 北京明略軟件系統有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/18
• 代理公司: 北京超成律師事務所 11646
• 代理人: 劉靜

本申請提供一種案件檢測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。方法包括：獲取當前案件的第一案件信息；將第一案件信息輸入經過訓練的第一機器學習模型、第二機器學習模型，得到由第一機器學習模型對當前案件進行分類的分類結果，以及得到由第二機器學習模型從第一案件信息提取的案件特征；基于分類結果及案件特征，生成當前案件的特征碼，特征碼包括分別與分類結果及案件特征對應的碼段，用于檢測當前案件與歷史案件的相似度。在本方案中，分別利用第一機器學習模型、第二機器學習模型對第一案件信息進行識別，以得到當前案件的分類結果及案件特征，有利于提高得到分類結果及案件特征的準確性，從而有利于改善案件相似度檢測的準確性差的問題。

技術領域

本發明涉及計算機數據處理技術領域，具體而言，涉及一種案件檢測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

在日常的案件偵破中，隨著時間推移將逐漸積累越來越多的案件，使得歷史案件中可能存在與當前案件關聯或相似的案件。偵破人員在偵破當前的案件時，可以通過與當前案件相似的已破案件提供偵破思路和經驗，或者基于與當前案件相似未破案件合并線索，串并偵破。目前，在檢測案件相似度的過程中，受限于目前的數據分析處理方式，使得檢測的案件的相似度準確性差。

發明內容

本申請提供一種案件檢測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，能夠改善案件相似度檢測的準確性差的問題。

為了實現上述目的，本申請實施例所提供的技術方案如下所示：

第一方面，本申請實施例提供一種案件檢測方法，所述方法包括：

獲取當前案件的第一案件信息；

將所述第一案件信息輸入經過訓練的第一機器學習模型、第二機器學習模型，得到由所述第一機器學習模型對所述當前案件進行分類的分類結果，以及得到由所述第二機器學習模型從所述第一案件信息提取的案件特征；

基于所述分類結果及所述案件特征，生成所述當前案件的特征碼，所述特征碼包括分別與所述分類結果及所述案件特征對應的碼段，用于檢測所述當前案件與歷史案件的相似度。

在上述的實施方式中，分別利用第一機器學習模型、第二機器學習模型對第一案件信息進行識別，以得到當前案件的分類結果及案件特征，有利于提高得到分類結果及案件特征的準確性。另外，利用當前案件的分類結果及案件特征生成特征碼，有利于利用特征碼檢測當前案件與歷史案件的相似度，從而有利于改善案件相似度檢測的準確性差的問題。

結合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述方法還包括：

基于所述特征碼及每個歷史案件的特征碼，確定所述當前案件與每個歷史案件的相似度；

從所述歷史案件中選取指定數量的相似度最大的案件為所述當前案件的相似案件。

在上述的實施方式中，通過基于相似度確定與當前案件的相似案件，有利于提高相似案件與當前案件的關聯程度，進而有利于用戶利用相似案件提高案件偵破的效率。

結合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述方法還包括：

基于所述當前案件、所述相似案件、獲取的與所述相似案件對應的相似案件，生成案件關系圖。

在上述的實施方式中，關系圖可以將相似度較低的兩案件間接聯系在一起，從而有利于提高案件關聯的可靠性，避免存在聯系的兩個或多個案件因直接相似度較低而被忽略。

結合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述基于所述特征碼及每個歷史案件的特征碼，確定所述當前案件與每個歷史案件的相似度，包括：

基于所述當前案件的所述特征碼與每個歷史案件的特征碼的漢明距離，確定所述當前案件與每個歷史案件的相似度，其中，所述特征碼中同一位置的碼段的特征屬性及字節長度相同。