智能笔录系统.pptx

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1、智能笔录产品介绍市场产品现状侦查询问笔录产品现状笔录的历史记录缺乏有效利用，区域内的笔录不能共享笔录生成缺乏法律库、经验库实时指导笔录信息不能及时与公安业务实时对接缺乏实战性笔录记录时，人工打字效率慢 笔录共享登录智能推送笔录模板语义识别语音识别相关法律法规实时推送生成笔录询讯问基于人工智能分析系统的笔录系统；办案中心的核心环节就是审讯。审讯需要信息化提升信息的聚合、分析能力。智能笔录产品可以成为整个信息聚合的核心环节。关键信息实时比对产品介绍（一）规范的笔录模板对笔录信息实时分析提取关键要素产品介绍（二）对接公安业务系统（情报、警综平台），进行实时比对。产品介绍（三）强大的法律知识库支持自动

2、推送相关法律知识民警在第一时间内获得相关法律支持。产品介绍（四）语音识别技术，在问答环节提高笔录效率。产品介绍（五）大数据、机器学习助力案件学习、要素关联，使笔录系统智能化。公安笔录案件分析结果大数据分析、机器学习经典案例犯罪嫌疑人相关案件要素提取产品介绍（六）笔录信息及信息共享，有助审讯效率及情报支持。知识图谱建立刑侦笔录知识图谱是把复杂的刑侦行业法律等相关知识，通过对笔录案件数据的实体抽取、实体映射、关系抽取、多义词融合，揭示案件发生过程、发展规律，为应用落地提供切实的、有价值的参考。技术亮点（一）自然语言处理笔录记录者通过自然语言处理技术实时提炼询问人的姓名、年龄、身份证等关键信息，减少

3、笔录人员的工作量，快速准确识别笔录数据。自然语言处理的关键是让计算机“理解”笔录案件中的自然语言，其中包含对分词、词性标注、命名实体识别、词法分析、句法分析、语义识别等的技术利用，方便快捷。数据分析通过对历史同类案件的笔录案件、处置方法及处置结果，进行深层次的数据挖掘，利用特征提取、聚类分析等技术，对现有事件可能发生、发展的趋势进行预测和分析。该应用使用聚类算法挖掘海量的数据，同时对某些事件的相关信息进行分析。技术亮点（二）智能语音识别笔录过程中若使用录音及语音对话，利用智能语音识别，实现对笔录询问过程语音是能识别成文字信息，语音系统可协询问人对各类案件分类、分情况处理快速处理记录数据，让询问人和记录人有效的提高工作效率。深度学习深度学习是建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的、更加抽象的表达。通过深度学习技术的使用，对历史案件数据分析，成为询问人和记录人有效参考资料。技术亮点（三）THANKS