一种刑侦案件的信息抽取架构设计-论文

信息抽取中的实体关系抽取算法研究信息抽取是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目标是从非结构化文本中提取有结构化和有意义的信息。

实体关系抽取是信息抽取的一个重要分支，它致力于从文本中识别和抽取实体之间的关系。

实体关系抽取在很多领域都有广泛的应用，如知识图谱构建、情感分析、问答系统等。

因此，实体关系抽取的算法研究至关重要。

实体关系抽取的目标是从文本中识别出实体和实体之间的关系，并建立实体关系对的结构化表示。

这个任务的关键在于如何自动化地从大规模的文本数据中识别和抽取出实体以及它们之间的关系。

下面将介绍几种常见的实体关系抽取算法及其研究进展。

一、基于规则的实体关系抽取算法基于规则的实体关系抽取算法是最早提出的一种方法。

它利用人工定义的规则和模式来进行实体关系抽取。

这种方法的优点是简单易实现，但需要大量的人工工作，且规则的表达能力有限。

因此，在大规模数据上的效果不太理想。

二、基于模式匹配的实体关系抽取算法基于模式匹配的实体关系抽取算法基于这样一个假设：相同关系的实例通常在语法和词汇上存在相似性。

因此，可以通过构建具有一定通用性的模式来匹配文本并抽取实体关系。

常见的模式包括语法模式、词汇模式、依存句法模式等。

该方法的优点是对大规模数据具有较好的拓展性，但模式的构建和匹配需要耗费大量时间和计算资源。

三、基于机器学习的实体关系抽取算法基于机器学习的实体关系抽取算法是近年来研究较为活跃的方向。

它通过学习已标注训练集上的实例，构建关系分类模型，并用该模型进行实体关系抽取。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）、深度学习模型等。

这种方法的优点是能够自动学习文本中的特征和规律，但对于训练数据的标注和特征提取需要较高的人力和技术投入。

四、基于远程监督的实体关系抽取算法基于远程监督的实体关系抽取算法是一种较为新颖的方法。

它通过利用知识图谱等外部知识库对文本进行标注，进而生成训练集，再使用训练集进行实体关系抽取。

公安机关情报信息综合应用平台的分析与设计摘要：为响应公安部加快推进公安“大情报”系统建设的工作要求，某省公安厅计划建设一套情报信息综合应用平台，以实现全省警务信息资源的集中采集、应用和管理。

该文在完成了对该省公安厅的需求调研的基础上，分析了该平台的需求，给出了初步的设计方案。

关键词：公安,情报信息,需求分析Summary：In response to the work requirements of "big intelligence" system construction from the Ministry of Public Security, a provincial public security department plans to build a comprehensive intelligence information application platform to achieve the goal of centralized collection, application and management of the province's police information resources. On the basis of the research on the demand of the Provincial Public Security Bureau, this paper analyzes the demand ofthe platform and gives the preliminary design scheme.Keywords：public safety,intelligence information, demand analysis一、建设背景为深入实施情报信息主导警务战略，推动公安工作体制机制的改革创新，全面提高公安机关维护国家安全、社会稳定和驾驭动态社会治安的能力水平，公安部采取了一系列措施，加快推进公安“大情报”系统建设应用工作。

深挖犯罪经验材料篇一：监所深挖犯罪信息系统设计监所深挖犯罪信息系统设计摘要：建设监所深挖犯罪信息系统，实现信息资源共享是公安监所深挖犯罪升级的有效途径。

侦查部门与监所之间建立犯罪情况信息交流机制，实现资源共享、信息互通和协同作战，才能形成对刑事犯罪的打击合力。

本文针对建设监所深挖犯罪信息系统的意义，系统架构、流程设计及各主要模块的功能设计进行初步探讨。

关键词：监所、深挖犯罪、线索、信息系统2006年6月10日公安部正式出台了《公安机关深挖犯罪工作规则》，进一步明确和规范了公安监管场所在深挖犯罪工作中的地位，表明深挖犯罪已成为公安监所的一项基本职能。

实践表明[1]，线索能否及时获取、转递、查证、反馈，是深挖犯罪工作能否取得成效的关键。

为保证此项工作的健康发展，各地公安机关按照公安部制定的《公安机关深挖犯罪工作规则》以及有关法律和规定，对线索的获取、转递、查证、反馈、政策兑现等工作环节作出规定，明确监管、侦查等各部门的分工和工作职责，保证深挖工作的有序进行[2]。

建设监所深挖犯罪信息系统，实现信息资源共享是公安监所深挖犯罪升级的有效途径。

侦查部门与监所之间建立犯罪情况信息交流机制，实现资源共享、信息互通和协同作战，才能形成对刑事犯罪的打击合力。

建设监所深挖犯罪信息系统，具有以下意义：1、监管场所蕴藏着丰富的犯罪信息资源，有大量可供挖掘的违篇二：心理学视野下的深挖犯罪心理学视野下的深挖犯罪（修改稿）仲稳山（泰州师范高等专科学校，江苏泰州，225300）摘要在“大刑侦”的要求下，深挖犯罪已经成为看守所的重要职能之一，但由于看守所不同于侦查部门，它不能完全采用刑事侦查的审讯方法进行破案。

科学地运用心理学的理论和方法开展深挖犯罪工作，可以提高看守所内案件的发现率和侦破率，形成对公安部门刑侦工作的有效补充。

关键词心理学深挖犯罪看守所在押人员深挖对象1深挖犯罪是指公安机关通过对看守所羁押的犯罪嫌疑人、被告人和罪犯进行管理、教育，获取犯罪线索，查明犯罪事实，甄别在逃人员的专门工作。

基于深度语义分析的警务卷宗知识抽取
马健伟;王铁鑫;江宏;陈涛;张超;李博涵
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2024(61)5
【摘要】卷宗作为公安机关办案、结案的主要记录,包含大量关键的警务信息.面向警务卷宗的信息抽取是分析案情、挖掘犯罪趋势、提高治安管理水平的重要手段.卷宗类文本多由基层警务人员采用自然语言书写,关键信息抽取难度大.传统的警务卷宗信息抽取,多依赖人工及预定义模板,效率低且通用性差.针对以上问题,参考卷宗的警务特征,提出了一种基于深度语义分析的卷宗知识抽取方法.该方法包含命名实体识别与关系抽取2个核心内容.提出的命名实体识别方法,融合了汉字结构特征和字形特征;提出的关系抽取方法建立在实体识别的基础上,实现基于触发规则和触发词的2种抽取模式.在公开的微博数据集、项目合作方**市**分局的真实卷宗集上,提出的命名实体识别方法对比基线方法,在实体识别精确率及召回率上综合表现优异;自动抽取的关系也得到**分局的认可.相关信息系统已在**分局部署使用.
【总页数】11页(P1325-1335)
【作者】马健伟;王铁鑫;江宏;陈涛;张超;李博涵
【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于语义分析的评价对象-情感词对抽取
2.基于加权潜在语义分析的答案抽取
3.基于深度学习的电子病历中医疗知识抽取与分析（英文）
4.A3C深度强化学习模型压缩及知识抽取
5.基于深度学习的非结构化医学文本知识抽取
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刑侦建模方案一、引言刑侦建模是一种利用数学建模和计算机算法的方法，对犯罪案件进行分析和预测的技术。

本文将提出一种刑侦建模方案，帮助警方更好地进行犯罪案件的调查和破案工作。

二、数据收集对于一个刑侦建模方案，数据收集是非常重要的一步。

我们需要搜集大量的犯罪案件相关的数据，包括案件类型、时间地点、嫌疑人信息等。

这些数据可以通过警方数据库、社交媒体、监控视频等渠道进行搜集。

同时，为了建立一个更加准确的模型，我们还可以结合其他数据源，如天气数据、人口普查数据等。

三、数据预处理在进行刑侦建模之前，我们需要对收集到的数据进行预处理。

这包括数据清洗、特征提取和特征选择等步骤。

数据清洗是为了去除不完整、不准确或重复的数据，确保数据的质量。

特征提取则是将原始数据转化为可供建模使用的特征向量，可以通过统计学、机器学习等方法进行提取。

特征选择是为了选择对预测结果有影响的特征，减少模型复杂度、提高模型性能。

四、模型构建与训练在刑侦建模中，常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。

根据实际情况，我们可以选择适合的模型进行构建和训练。

在训练模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

模型构建的过程中，可以使用交叉验证等方法进行参数调优，提高模型的性能和稳定性。

五、模型评估和预测在模型构建完成后，我们需要对模型进行评估。

评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。

同时，我们可以使用混淆矩阵、ROC曲线等工具对模型进行可视化分析。

在评估通过后，我们可以使用模型进行未知案件的预测，帮助警方进行犯罪预防和打击工作。

六、模型优化和改进刑侦建模是一个动态的过程，随着数据的积累和技术的发展，我们需要不断优化和改进模型。

这包括增加更多的特征、优化模型结构、引入新的算法等。

同时，我们还可以根据实际需求，进行模型的个性化定制，提供更加精准的预测和分析结果。

七、案例应用刑侦建模方案可以在实际的犯罪调查和预防中应用。

警方可以根据该模型的预测结果，调配警力、优化巡逻路线，提高对犯罪的响应速度和打击效果。

刑侦信息综合管理系统做为刑警信息综合管理系统中的客体信息系统，管理与刑侦系统主流业务－刑事侦察相关的案件和违法犯罪人员信息，在刑警信息系统中占据重要的位置。

1) 主体信息系统：由调度指挥（指挥员、工作预案等）、警力（警点、警员、专门技能人材）、后勤保障（财务、装备、设施建设）、行政管理（人事调度、考核奖惩、工资、纪律监督等）几个支系统组成。

2) 客体信息系统：由案件（发案、立案、破案）、人员（涉案人、前科记录人员、违反治安管理人员、公安机关列管重点人员、公安机关刑嫌调控对象）两个支系统组成。

3) 相关信息系统：由专业信息库（常驻人口、外来人口、拣失人口、精神病人员、机动车驾驶员、旅店、娱乐场所、典当行、前科涉嫌人员通信录等）、社会公用信息库（机关、企、事业名录及通信录等）组成。

系统功能：发案资料管理：完成发案资料的采集录入和维护。

破案资料管理：完成破案资料的采集录入和维护。

破管辖外案资料管理：完成破管辖外案资料的采集录入和维护。

销案资料管理：完成销案资料的采集录入和维护。

违法犯罪人员资料管理：完成违法犯罪人员信息的采集录入和维护。

违法犯罪单位资料管理：完成违法犯罪单位信息的采集录入和维护。

犯罪团伙信息管理：完成犯罪团伙信息的录入、整理和维护。

查询统计报表：完成各类信息的完全匹配、部分匹配查询及固定报表、随机报表的定义生成和统计分析。

串并案分析：完成案件的单起、多起案件比对及自动对案件的串并案分析。

修改口令：修改已登录用户的密码。

数据上报：完成对基础数据的上报。

数据转换：完成对在逃信息、被抢盗枪支、被抢盗机动车信息的转换及上报。

代码字典维护：完成对代码字典的维护。

用户权限管理：完成对用户帐号的创建、维护及权限管理。

日志信息管理：完成对日志信息的查看及其维护。

刑警信息管理：完成刑警信息采集、录入。

退出系统：退出系统。

第47卷第5期Vol.47No.5计算机工程Computer Engineering2021年5月May2021面向法律文本的三元组抽取模型陈彦光1，王雷2，孙媛媛1，王治政1，张书晨1（1.大连理工大学计算机科学与技术学院，辽宁大连116024；2.辽宁省人民检察院第三检察部，沈阳110033）摘要：在中国裁判文书网上的开源刑事判决文档中蕴藏着重要的法律信息，但刑事判决书文档通常以自然语言的形式进行记录，而机器难以直接理解文档中的内容。

为使由自然语言记录的非结构化刑事判决书文本转化为结构化三元组形式，构建一种面向法律文本的司法三元组抽取模型。

将三元组抽取过程看作二阶段流水线结构，利用预训练的基于Transformer的双向编码器表示模型先进行命名实体识别，再将识别结果应用于关系抽取阶段得到相应的三元组表示，从而实现对非结构化刑事判决书文本的信息提取。

实验结果表明，在经过人工标注的刑事判决书数据集上，该模型相比基于循环神经网络的组合模型的F1值提高了28.1个百分点，具有更优的三元组抽取性能。

关键词：命名实体识别；关系抽取；预训练语言模型；Transformer编码器；流水线结构开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：陈彦光，王雷，孙媛媛，等.面向法律文本的三元组抽取模型［J］.计算机工程，2021，47（5）：277-284.英文引用格式：CHEN Yanguang，WANG Lei，SUN Yuanyuan，et al.Triple extraction model for legal texts［J］.Computer Engineering，2021，47（5）：277-284.Triple Extraction Model for Legal TextsCHEN Yanguang1，WANG Lei2，SUN Yuanyuan1，WANG Zhizheng1，ZHANG Shuchen1（1.School of Computer Science and Technology，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning116024，China；2.The Third Procuratorial Department，People’s Procuratorate of Liaoning Province，Shenyang110033，China）【Abstract】The open-source documents of criminal sentences on China judgments online contain important legal information.However，the documents are usually transcribed in the form of natural language and difficult for machines to understand.This paper proposes a triplet extraction model for legal texts to transform the unstructured texts recorded by natural language into structured triplets.In the construction of the model，the triplet extraction process is considered as a two-stage pipeline structure.The pretrained Bidirectional Encoder Representations from Transformer（BERT）model is used for Named Entity Recognition（NER），and the recognition results are applied to relation extraction to obtain the corresponding triplet representation，completing the information extraction for the unstructured legal texts of criminal senteces.Experimental results on the manually labeled dataset of criminal sentences show that the F1score of the proposed model is28.1percentage points higher than that of combinational model based on recurrent neural network，demonstrating its excellent triplet extraction performance.【Key words】Named Entity Recognition（NER）；relation extraction；pretrained language model；Transformer encoder；pipeline structureDOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00576770概述随着中国司法信息的不断公开化，最高人民法院生效裁判文书全部在中国裁判文书网上公布，除法律有特殊规定的以外。

刑侦大数据分析模型与应用研究随着信息技术的发展和数据的不断积累，大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用。

在刑事侦查领域，大数据分析也扮演着越来越重要的角色。

刑侦大数据分析模型与应用的研究旨在提高刑事侦查效率和精确度，为公安机关提供更有力的支持。

本文将对刑侦大数据分析模型与应用的研究进行探讨。

刑侦大数据分析模型是指对刑侦领域中的大规模数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联，并提供决策支持。

首先，需要构建一个合理的大数据分析模型。

该模型应能够处理多源异构的数据，包括嫌疑人信息、案件信息、证据信息、犯罪地点等。

其次，模型需要具备数据的清洗、预处理、特征提取和模式识别等功能，以提高数据的质量和分析的准确性。

最后，模型需要能够自动化地进行数据分析，并能够生成可视化的结果和报告，以方便刑事侦查人员进行进一步分析和决策。

在刑侦大数据分析模型的研究中，有几个关键问题需要解决。

首先是数据的融合和整合。

由于刑侦领域的数据来源多样，数据质量和格式差异大，如何将不同数据源的数据进行融合和整合，是一个具有挑战性的问题。

其次是特征提取和选择。

刑侦领域的数据具有复杂的特征和结构，如何提取出有效的特征，并进行合理的特征选择，是提高分析结果准确性和实用性的关键。

此外，刑侦大数据分析模型还需解决数据隐私和安全性的问题，以保护个人隐私并防止数据泄露。

刑侦大数据分析模型的应用可以分为实时分析和离线分析两个方面。

实时分析主要用于对即时发生的刑事案件进行快速反应和预测。

通过对实时数据的监控和分析，可以及时发现犯罪事件的发生和传播趋势，并采取相应的应对措施。

离线分析则主要用于对历史数据进行分析和挖掘，以提取更深入的规律和洞察。

通过对历史数据的分析，可以揭示犯罪行为的模式、动机和手法，有助于预测未来的犯罪趋势和风险。

刑侦大数据分析模型的应用还可为刑侦决策提供支持。

通过对大数据的分析，可以生成关于犯罪事件的可视化报告和决策支持工具。

!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !*+#,年,月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>.";1?.*+#,基于刑事案例的知识图谱构建技术陈彦光#!!刘海顺#!!李春楠#!!刘!静*!!孙媛媛#!#.大连理工大学!计算机科学与技术学院!辽宁大连##B+*I&*.大连市人民检察院技术处!辽宁大连##B+##"摘要!以*++I#*+#C年公开的$+余万份涉毒类案件刑事判决书为研究对象$利用文本分类和信息抽取技术构建面向刑事案例的知识图谱$介绍了知识图谱的构建流程和技术方法.基于所构建的知识图谱$可实现对相关案件关键情节和判决结果的统计应用$为司法文书的智能化处理提供数据基础.关键词!知识图谱&司法案例&信息抽取&命名实体识别中图分类号!N O$,#文献标志码!R文章编号!#BC#A B@I#!*+#,"+$A++@"A+B%&’!#+(#$C+"S T.7J J2.#BC#A B@I#(*+#@$+$()引言近年来$我国不断深入推进(智慧司法)建设.随着中国裁判文书网’中国庭审公开网等平台的相继建成运行$我国司法公开达到前所未有的广度和深度.若能以网络上海量的案例信息为基础构建知识图谱$将产生巨大价值.知识图谱是用于描述海量实体’实体属性及实体间关系的有效工具*#+.随着语义网络的快速发展$互联网上出现了大量的知识图谱$如国外的d R‘Y’国内的开放中文知识图谱Y?12c‘.P)等.但以上知识图谱都是面向通用领域的$面向专业领域尤其是司法领域的知识图谱尚寥寥无几.国内外在司法领域进行自然语言处理和数据挖掘研究均已有报道.国外方面$文献**+发明了一种基于荷兰案例法的法律推荐系统&文献*$+结合司法领域的信息检索技术$设计了一个司法问答系统&文献*I+基于Y E9?7检索模型$提出了一种改进的法律判决信息提取方法&文献*"+提出了奥地利法律的表示方法$并构建了司法知识图谱.国内方面$文献*B+介绍了法律知识库的设计思路及框架&文献*C+运用语义标注技术构建刑事审判本体实例库&文献*@+将文本挖掘技术应用于法律事务$可以让不熟悉专业用语的群众更有效地获得相关查询&文献*,^#++实现了对法律文书的罪名预测&文献*##+将定罪过程建模为多标签分类问题$解决了定罪过程中出现的动态标签问题和标签分布不平衡问题.近年来$在垂直领域的中文知识图谱构建技术方面$针对医疗和化学等领域的数据处理’知识获取和命名实体识别技术等方法也有一些研究*#*^#I+.本文以涉毒类案件为例$提出了一种面向刑事案例的知识图谱构建系统$系统主要包含案例信息提取算法’复杂案例的案情抽取模型和案件要素抽取算法.刑事判决书文档以内容划分$可以分为单人’单情节的简单案例文档$以及涉及多个犯罪嫌疑人或多个犯罪情节的复杂案例文档$二者区别在于复杂案例文档中案情描述部分占据很大篇幅$难以通过规则对其案情描述进行提取.现有的对刑事判决书的文本挖掘研究以简单案例为主$直接对复杂案例进行挖掘存在困难.本文在知识图谱构建系统中运用了一种迭代方法$利用简单案例的信息抽取结果训练适用于复杂案例的信息抽取模型$从而为在缺少人工标注数据集的情况下进行复杂案例信息抽取提供了一种思路.*)基于司法案例的知识图谱构建方法依照裁判文书的结构特征$基于司法案例的知识图谱构建流程如图#所示.由图#可以看出$本文的主收稿日期!*+#@A##A#+基金项目!国家重点研发计划项目!*+#@d\P+@$+B+$".作者简介!陈彦光!#,,"#"$女$辽宁大连人$硕士研究生$主要从事自然语言处理研究$=A D97’%<G3R L71’HD97’.>’5:.1>5.<2&通信作者%孙媛媛!#,C,#"$女$山东荣成人$教授$主要从事自然语言处理和复杂网络研究$=A D97’%J G592H>’5:.1>5.<2.郑州大学学报!理学版"第"#卷要方法包含$个部分%案例信息提取算法的设计’复杂案例案情抽取模型的设计以及案件要素抽取算法的设计.图*!基于司法案例的知识图谱构建流程-./0*!\’&F<09L :&M :01E2&F ’1>313L 9?0<&2J :L 5<:7&2V9J 1>&2T 5>7<79’<9J 1J*+*)案例信息提取算法的设计*+*+*)案例本体结构定义!本体是对一个特定领域的重要概念的形式化描述.在本文定义的案例本体结构中$根元素为案例的刑事判决书$涵盖全部案例信息.案例本体和实例对照如表#所示.其中针对本体结构中的犯罪情节$定义其实例为该案例的案情描述$本文中出现的犯罪情节是指本体结构中的犯罪情节部分.表*!案例本体和实例对照!560*!P &D ?9L 7J &2&M <9J 1&2:&’&3G 92>72J :92<1案例本体结构刑事判决书中对应内容文书编号!*+#I "云刑初字第#I"#号刑事判决书标题陈某某贩卖毒品案审判地点贵州省贵阳市云岩区人民法院审判时间二〇一四年九月二日公诉机关贵州省贵阳市云岩区人民检察院被告人陈某某犯罪类型贩卖毒品罪犯罪情节*+#I 年I 月*I 日#*时许$被告人陈某某在本市云岩区宝山南路交通医院公交站台处$贩卖毒品给余某时被公安机关抓获$当场收缴毒品+(#克$经贵阳市公安局毒品检验中心鉴定$所收缴的毒品为海洛因判决结果判处有期徒刑六个月$并处罚金人民币#+++元审判依据0中华人民共和国刑法1第三百四十七条第一款*+*+,)信息提取规则设计!通过分析大量的刑事判决书内容$可以发现刑事判决书的内容组织形式相对规范$且在每个部分有标志性词语可作为信息提取的关键点.依照定义的案例本体结构$分别为需要抽取的信息构造语法规则$同时注意对现有的规则进行补充完善$尽量覆盖每份刑事判决书的全部信息.*+*+1)案例信息提取流程!案例信息提取流程如图*所示.由于刑事判决书的内容格式相对规范$直接使用正则表达式和信息提取规则对各部分信息进行提取.*+,)复杂案例案情抽取模型的设计案例信息提取算法在简单案例上效果良好$但在复杂案例上难以将全部犯罪情节提取出来.针对此问题$将复杂案例的判决书文本划分为句子集合$利用文本分类方法将这些句子分为案情描述句和非案情描述句两类.实验结果表明$句子分类模型对复杂案例案情描述提取的准确率$与案例信息提取算法对简单案例案情描述提取的准确率相当.对复杂案例犯罪情节以外的其他案例信息依然使用案例信息提取算法进行提取.B @!第$期陈彦光#等$基于刑事案例的知识图谱构建技术图,!案例信息提取流程-./0,!\’&F<09L :&M <9J 172M &L D 9:7&21K :L 9<:7&2*+,+*)基于卷积神经网络的文本分类方法!卷积神经网络!P ))"是一类深度前馈人工神经网络$在计算机视觉和语音识别方面取得了显著成果.*+#I 年$文献*#"+提出用P ))进行文本分类的方法.P ))句子分类模型结构简单$输入层既可以使用初始化的词向量$也可以使用预训练的词向量&隐藏层使用一维卷积操作提取文本特征&输出层使用;&M :D 9K 分类器基于文本特征预测分类结果.*+,+,)基于P ))的案情描述句子分类模型!对复杂案例的案情描述和非案情描述进行分类$但是缺少基于复杂案例的案情描述句和非案情描述句标注数据集$直接构造可用于训练句子分类模型的数据集需要一定的时间和人力成本.考虑到复杂案例的案情描述句和简单案例的案情描述句在语法和语义上具有一致性$一个简单案例通常只有一个案情描述句$可通过案例信息提取算法直接提取出来.一个复杂案例有几个到几十个案情描述句$单个句子均与上述实例类似.对非案情描述部分而言$简单案例和复杂案例在句子级上也具有一致性.因此$由简单案例的案例信息提取结果构造训练集$训练句子分类模型$以对复杂案例的案情描述进行提取$模型的测试集是基于复杂案例构造的.在句子分类模型的选择上$选择了P))句子分类模型*#"+.该模型是轻量级的$不会占用过多的时间成本$并且具有较好的鲁棒性$在一定程度上能满足知识图谱构建的需要.以训练好的P))句子分类模型为中心$前置判决书文本预处理模块$后置案情描述输出模块$将该模型包装为复杂案例的案情抽取模型$嵌入知识图谱构建系统.模型的输入为判决书文档$输出为犯罪情节.该模型为复杂案例犯罪情节的提取提供了一个解决方案.实验结果表明$将判决书分为简单案例判决书和复杂案例判决书$以简单案例为基础迭代处理复杂案例的方法是完全可行的.*+1)案件要素抽取算法的设计将刑事判决书的内容分为案情描述和非案情描述两个部分.针对刑事判决书中的案情描述$通过自然语言处理技术进行深入分析$在实体识别的基础上提取构成刑事案件的基本要素即案件要素$结合关系类型构建(实体A 关系A 实体)三元组.*+1+*)案件要素识别过程!在进行案例信息提取之后$针对案情描述部分$依照自然语言处理的通用流程$使用语言技术平台Z N O *#B +进行分词’词性标注及命名实体识别处理.由于面向司法领域$因此需要构造词典对案情描述中涉及的名词如罪名’犯罪动作’毒品类案件中的非法毒品名称等进行定义.在对通用的命名实体进行识别之后$结合实际办案情况$对命名实体识别的结果进行二次处理$添加非法毒品名称等类型的实体$使用WX =Y ;标注方案进行表示$最终得到犯罪情节中的犯案时间’犯案地点’涉案人’涉案毒品等案件要素信息.*+1+,)关系定义!本文旨在构建对提供量刑建议有参考价值的知识图谱$因此重点考虑与量刑有关的关系类型$对其他信息暂不考虑.以涉毒类案件为例$常见的罪名有三类%贩卖毒品罪’非法持有毒品罪’容留他人吸毒罪.上述三类罪名中与量刑相关的犯罪动作可划分为五类$分别为(卖)(买)(持有)(容留)(吸食)&针对被告人的判决结果$可将刑罚也划分为五类$分别为(罚金)(拘役)(有期徒刑)(无期徒刑)(死刑).*+1+1)三元组构建!针对非结构化的案情描述$按照定义的关系类型$结合语句的语法结构设定规则$将识别案件要素以三元组形式存储.在确定三元组中两个实体的关系时$需要通过分析语法结构中的主谓关系等进行判别.对文本进行依存句法分析$确定语句中各要素之间的句法关系.依存句法分析是将句子由一个文本序列转化为一棵结构化的依存分析树$通过依存树上的关系标记来表示案件要素之间的关系.C@郑州大学学报!理学版"第"#卷*+1+4)存储!将抽取出的三元组存储到Q G;i Z关系数据库中形成知识图谱$便于进行数据的排序和查询.针对犯罪情节和判决结果$以(实体#A关系A实体*)的三元组形式直接储存$同时数据表的字段中还包括实体和关系的属性值.为将每个案件的犯罪情节和案例的基本信息联系起来$将案例信息同样存储为数据表的格式$刑事判决书的文书编号作为外键和犯罪情节的数据表进行关联.针对每个情节的犯案时间和地点$同样存储在数据表中$通过指代该情节三元组的X[值与犯罪情节的数据表相关联.,)实验结果,+*)数据集使用的数据集为中国裁判文书网公布的涉毒类案件的刑事判决书$涉毒类案件主要以三类罪名为主$分别为贩卖毒品罪’非法持有毒品罪和容留他人吸毒罪.其中贩卖毒品案件*+,+""份$非法持有毒品案件$+,*C份$容留他人吸毒案件@@B++份.根据简单案例和复杂案例的刑事判决书案情描述部分的书写结构不同$首先筛选出简单案例共*IC@B"份$其余都归为复杂案例.,+,)案例信息提取根据所定义的案例本体结构和提取规则$设计了案例信息提取算法$实现了案例信息的提取和存储.实验采用$*@"@*份案例的刑事判决书文本文档为数据集$依据信息抽取过程中出现的问题$不断对规则进行修正和补充$得到最终的案例信息提取算法.由于数据无标注$需要人工对算法进行评估.对三类案件的简单案例分别随机抽取#$+份进行统计$每组进行三次实验$采用准确率和召回率两个指标作为模型的评价标准.本文中的准确率和召回率都是以每篇刑事判决书文档为单位进行定义$准确率和召回率的计算公式如下%准确率正确提取信息的文档数进行信息提取的文档数$召回率提取全部信息的文档数总文档数!!!针对三类案件分别进行案例信息提取实验$其中贩卖毒品罪’非法持有毒品罪和容留他人吸毒罪在文档级别的准确率分别为@+(#"m’@*($Im和@#(+Im$召回率分别为,$(ICm’,C(*Bm和,I(,Im.由于提取的案例信息中的犯罪情节部分规定必须准确涵盖该案例的案情描述内容$不可以缺少信息$也不能够包括多余的信息$如证据’证人证言’公诉机关的指控意见等$所以对准确率的定义比较严格.而在真实的刑事判决书中$由于办案人员写作风格的不同$部分文书中案情描述会夹杂着证据’证人证言等内容$因此整体而言$案例信息提取算法的总体准确率主要受犯罪情节提取准确率的影响$但三类案件准确率的平均值都达到了@+m以上.由实验结果可以看出$本文的案例信息提取算法可以将刑事判决书中的案例信息有效地抽取出来.,+1)复杂案例的案情描述提取首先针对贩卖毒品类案件训练了P))句子分类模型.随机选取简单案例的案情描述句子#+++句作为正例$字长度大于*+的非案情描述句子#+++句作为负例$以此构成训练集$另外在复杂案例中按上述要求各取$++句构成测试集.分别使用初始化词向量和预训练词向量进行两组实验$准确率分别为B"($@m和C"(*Bm$其中预训练词向量由$+余万份判决书文档使用‘12J7D训练得到.通过实验可知$使用预训练词向量的效果更好$所以使用预训练词向量进行后续实验.由于训练集样本过少$得到的模型不足以被系统使用$故将训练集扩大到"+++句正例和"+++句负例$将测试集扩大到#+++句正’负例.当训练集规模达到#++++句时$准确率可达到,#("#m$与案例信息提取算法对简单案例的案情描述提取结果相当$因此该分类模型可以被系统采用.在#++++句训练集的基础上$还分别基于;%Q分类模型’逻辑回归模型和随机森林方法进行了对比实验$准确率分别为@"($Im’@I(#"m和@I(I+m$结果均弱于本文采用的P))句子分类模型.验证了P))句子分类模型的效果之后$又分别针对非法持有毒品类案件和容留他人吸毒类案件训练了@@!第$期陈彦光#等$基于刑事案例的知识图谱构建技术P))句子分类模型.以准确率作为参考指标衡量模型的提取效果$贩卖毒品罪’非法持有毒品罪和容留他人吸毒罪的实验结果分别为,#("#m’,$(*Im和@,(CCm.,+4)司法案例知识图谱构建构建的知识图谱中包含非犯罪情节和犯罪情节两部分内容.非犯罪情节部分是指通过案例信息提取算法提取的案例基本信息表&犯罪情节部分是围绕定义的五类犯罪关系和五类判决结果关系$将与量刑相关的文字描述处理为多个结构化的三元组形式$然后进行存储$形成犯罪情节信息表$同时将犯罪情节的时间和地点也存储为数据表的形式$构成基于司法案例的知识图谱.以(陈某容留他人吸毒案!*+#C"川#B@#刑初B$号)文件为例$其中针对犯罪情节的描述为%(#.*+#C 年I月初的一天$被告人陈某在华蓥市]]路]]号其家中容留王某某吸食毒品甲基苯丙胺!冰毒".*.*+#C 年I月*#日晚$被告人陈某在华蓥市]]路]]号容留柏某’王某吸食毒品甲基苯丙胺44)&针对判决结果的描述为%(判处有期徒刑九个月$并处罚金人民币B+++元).以此为基础构建的三元组形式示例如表*所示.可以看出$用本文的方法准确地将犯罪情节中的各个案件要素抽取出来$并与关系对应$形成(实体A关系A实体)三元组形式$同时将被告人的判决结果处理为数字化形式$刑期以*年$月$日+的形式存储$可以进行对案件情节和判决结果的统计.以三类涉毒类案件为数据基础进行了知识图谱的构建$建成的知识图谱中(实体A关系A实体)三元组共*CI万余个$包含涉及量刑的犯罪情节和判决结果的信息.基于本文构建的知识图谱$可以方便地进行查询’统计等应用.表$给出了三类案件简单案例中的罚金分布统计情况.表,!量刑相关的三元组形式示例!560,!\&L D&M:01:L7?’1J L1’9:1>:&D19J5L1D12:&M?129’:G实体#关系实体*陈某容留柏某王某吸食甲基苯丙胺陈某罚金B+++陈某容留王某柏某吸食甲基苯丙胺陈某有期徒刑*+$,$++陈某吸食冰毒陈某吸食甲基苯丙胺王某吸食冰毒表1!三类案件简单案例中的罚金分布统计情况!5601!;:9:7J:7<J&M M721J72J7D?’1<9J1J&M:01:0L11<L7D1J罚金!*"等级S元贩卖毒品罪Sm非法持有毒品罪S m容留他人吸毒罪S m *u$+++"#(,B*C(#B I"($" $+++,*u B+++$+(+,$B(*"$@(I@B+++,*u,+++$(C$"(*"I($, *.,+++#I(**$#($I##(C@1)结论针对*++I#*+#C年公开的$+余万份涉毒类案件刑事判决书$构建了面向涉毒类刑事案件的知识图谱.基于所构建的知识图谱$可实现对相关案件关键情节和判决结果的统计分析$为司法文书的智能化处理提供数据基础.下一步的工作将对已构建的知识图谱进行完善$对指代同一事物的实体进行实体消歧$同时继续挖掘判决书的文本特征$改进案件要素提取算法$训练针对多类案件的多分类模型$以及评估多分类模型的优良性.参考文献!*#+!王辉$郁波$洪宇$等.基于知识图谱的b1V信息抽取系统*-+.计算机工程$*+#C$I$!B"%##@^#*I.**+!bX)c=Z;a$W Y=aR$%a=[=W a=‘NW$1:9’.N&F9L>J9’139’L1<&D D12>1L J G J:1D*P+!X2:1L29:7&29’P&2M1L12<1&2Z139’c2&F’1>3192>X2M&L D9:7&2;G J:1D J.c L9E&F$*+#I%#B,^#C@.*$+!c X Q Q d$]6d$‘Y=W=Za.Z139’h51J:7&292J F1L7235J723L92E723;%Q92>J G2:9<:7<S J1D92:7<J7D7’9L7:G*P+!-;R X X2:1L A 29:7&29’;G D?&J75D&2R L:7M7<79’X2:1’’7312<1.c92939F9$*+#I%*II^*"@.*I+!a R‘_R%c$a=[[dOc$a=[[d%W.R29’G4723:011K:L9<:7&2&M L1’1892:’139’T5>3D12:J5J723?9L93L9?0A’181’92><7:9:7&2,@+,郑州大学学报!理学版"第"#卷72M&L D9:7&2*P+!P&2M1L12<1&2R L:7M7<79’X2:1’’7312<1M&L-5J:7<1._9351$*+#B%$+^$@.*"+!\X Z N/=.W57’>72392>?L&<1J J7239E2&F’1>31A3L9?0M&L’139’>9:9*P+!=5L&?192;1D92:7<b1V P&2M1L12<1.O&L:&L&4$*+#C% #@I^#,I.*B+!何庆$汤庸$黄永钊.基于本体的法律知识库的研究与实现*-+.计算机科学$*++C$$I!*"%#C"^#CC.*C+!佘贵清$张永安.审判案例自动抽取与标注模型研究*-+.现代图书情报技术$*+#$!B"%*$^*,.*@+!P_=)dZ$Z X6d_$_Y b Z.R:1K:D727239??L&9<0:&9J J7J::013121L9’?5V’7<72:01L1:L7189’&M’139’>&<5D12:J*-+.-&5L29’&M:019J J&<79:7&2M&L72M&L D9:7&2J<712<192>:1<02&’&3G$*+#$$BI!*"%*@+^*,+.*,+!Z6YW$\=)‘d$]6-$1:9’.Z19L2723:&?L1>7<:<09L31J M&L<L7D729’<9J1J F7:0’139’V9J7J*P+!P&2M1L12<1&2=D?7L7<9’Q1:0&>J72)9:5L9’Z9235931O L&<1J J723.P&?1209312$*+#C%*C*C^*C$B.*#++_6/c$Z X]$N6PP$1:9’.\1F A J0&:<09L31?L1>7<:7&2F7:0>7J<L7D729:781’139’9::L7V5:1J*P+!*C:0X2:1L29:7&29’P&2M1L A 12<1&2P&D?5:9:7&29’Z72357J:7<J.;92:9\1$*+#@%#^#*.*##+bR)‘O\$d R)‘/$)X6;/$1:9’.Q&>1’723>G29D7<?97L F7J19::12:7&2M&L<L7D1<’9J J7M7<9:7&2&81L’139’9L:7<’1J*P+!I#J: X2:1L29:7&29’R P Q;X‘X aP&2M1L12<1&2a1J19L<092>[181’&?D12:72X2M&L D9:7&2a1:L7189’.R22R L V&L$*+#@%I@"^I,I.*#*+张坤丽$马鸿超$赵悦淑$等.基于自然语言处理的中文产科电子病历研究*-+.郑州大学学报!理学版"$*+#C$I,!I"% I+^I".*#$+贾玉祥$李育光$昝红英.基于Q[Z的汉语语义选择限制自动获取*-+.郑州大学学报!理学版"$*+#@$"+!#"%BB^C#.*#I+马建红$王立芹$姚爽.面向化学资源文本的命名实体识别*-+.郑州大学学报!理学版"$*+#@$"+!I"%#I^*+.*#"+c X Q d.P&28&’5:7&29’215L9’21:F&L EJ M&L J12:12<1<’9J J7M7<9:7&2*P+!P&2M1L12<1&2=D?7L7<9’Q1:0&>J72)9:5L9’Z9235931 O L&<1J J723.[&09$*+#I%#^#+.*#B+刘挺$车万翔$李正华.语言技术平台*-+.中文信息学报$*+##$*"!B"%"$^B*.H B@D><=/<^85P E#@B:;89G;.@B!<G E B.Z9<:25:<=@B#8.A.B5>#5:<:P_=)d9235923#$Z X6_97J052#$Z X P052292#$Z X6-723*$;6)d592G592# !#!<$2))&)*9).C%’1-<$/1,$1#,;01$2,)&)3($L#&/#,6,/71-8/’()*01$2,)&)3($L#&/#,##B+*I$92/,#& *!L1C#-’.1,’)*01$2,)&)3($L#&/#,J1)C&1@8J-)$%-#’)-#’1$L#&/#,##B+##$92/,#"F6:;85G;%Q&L1:092$+++++<L7D729’T5>3D12:J L1<&L>J&M>L53A L1’9:1><9J1J?5V’7J01>V1:F112*++I92>*+#C F1L1:9E129J:01&VT1<:.N01:1K:<’9J J7M7<9:7&292>72M&L D9:7&21K:L9<:7&2:1<027h51J F1L15:7A’741>:&<&2J:L5<:9E2&F’1>313L9?0V9J1>&2<L7D729’<9J1J.N01>1:97’&M:01?L&<1J J92>D1:0&>J&M:01 E2&F’1>313L9?0<&2J:L5<:7&2F1L1>1J<L7V1>.W9J1>&2:01E2&F’1>313L9?0?L1J12:1>$:01J:9:7J:7<J&M 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侦查学毕业论文侦查学毕业论文摘要：本论文主要研究侦查学在刑事侦查中的应用，分析了侦查学的定义、特点以及其在提高刑事侦查效率、改善证据采集、提高破案率等方面的作用，并探讨了侦查学今后的发展方向。

关键词：侦查学；刑事侦查；破案率；证据采集；效率提升1. 引言刑事侦查作为刑事司法中的重要环节，对于打击犯罪、维护社会安全具有重要意义。

而侦查学作为对刑事侦查规律、方法进行科学研究的学科，对于提高刑事侦查效率、提高破案率具有重要作用。

本论文就侦查学在刑事侦查中的应用进行研究和探讨。

2. 侦查学概述2.1 定义侦查学是研究刑事侦查工作规律、方法以及侦查活动的科学规律和科学技术的学科。

2.2 特点侦查学的特点包括科学性、实践性、系统性、综合性等。

3. 侦查学在刑事侦查中的应用3.1 提高刑事侦查效率侦查学通过对侦查规律的研究和总结，为刑事侦查工作提供科学指导，提高了刑事侦查的效率。

3.2 改善证据采集侦查学不仅研究刑事侦查的方法和技巧，还研究了提取、保护和鉴定证据的科学方法，从而改善了证据采集的质量。

3.3 提高破案率侦查学通过对犯罪行为的研究和分析，能够为侦查人员提供破案的思路和依据，从而提高了破案率。

4. 侦查学的发展方向4.1 加强科学研究侦查学需要更多的科学研究来推动其发展，包括对刑事侦查规律、方法、技巧的更深入的研究，以及对相关科学技术的应用研究。

4.2 推动技术创新随着科技的不断发展，侦查学需要不断适应和应用新的科技手段，提高刑事侦查工作的科技含量，以提高刑事侦查效率和质量。

4.3 加强国际交流与合作侦查学可以借鉴和吸收国外侦查学的成果，加强与国外相关学科的交流与合作，推动侦查学的国际化发展。

5. 结论侦查学在刑事侦查中的应用具有重要意义，通过提高效率、改善证据采集、提高破案率等方面的作用来推动刑事侦查的发展。

侦查学今后的发展方向应加强科学研究、推动技术创新和加强国际交流与合作。

基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取
翁洋;向迪;郭晓冬;洪文兴;李鑫
【期刊名称】《厦门大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(61)6
【摘要】裁判文书信息抽取旨在对裁判文书中包含的信息进行结构化处理,是法律人工智能研究的重要任务.目前的研究多是把裁判文书的信息抽取任务看成一个多标签文本分类任务,而没有考虑标签之间的依赖性.为此,提出了基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取框架,用于裁判文书的案件要素信息抽取和争议焦点信息抽取.该框架由两部分组成,一是框架前端的特征提取网络用来挖掘裁判文书的文本特征,二是框架后端的标签关系网络来构建多个标签间的依赖性关系.在两个真实数据集上的实验结果表明,该模型在基线上都取得了显著且一致的改进,并且具有很好的扩展性,在该框架下可以获得多标签文本分类任务效果的提升.
【总页数】9页(P1021-1029)
【作者】翁洋;向迪;郭晓冬;洪文兴;李鑫
【作者单位】四川大学数学学院;厦门大学航空航天学院;四川大学法学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于长距离依赖条件随机域的文本信息抽取
2.基于边界识别与组合的裁判文书证据抽取方法研究
3.基于BERT的抽取式裁判文书摘要生成方法研究
4.涉警侵犯公
民个人信息犯罪的原因分析与对策思考——基于中国裁判文书网302份裁判文书的实证分析5.融合标签信息的裁判文书证据抽取方法研究
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刑侦建模方案1. 概述刑侦建模是一种用于犯罪行为分析和预测的数学建模技术。

通过对犯罪数据的收集、整理和分析，刑侦建模可以帮助警方和执法部门识别犯罪模式、预测犯罪趋势、指导警务资源的调配，提高破案率和打击犯罪的效率。

本文将介绍刑侦建模的基本原理和常用模型，以及如何在实际应用中构建有效的刑侦建模方案。

2. 刑侦建模的基本原理刑侦建模基于以下假设：•犯罪行为具有一定的模式性和规律性；•犯罪行为受到环境、社会、人口等多种因素的影响；•犯罪行为存在时间和空间的相关性。

基于以上假设，刑侦建模通过收集和分析大量的犯罪数据，包括犯罪类型、时间、地点、人口统计学数据等，建立数学模型来描述和预测犯罪行为。

3. 常用的刑侦建模模型3.1 空间模型空间模型是刑侦建模的重要组成部分，它通过分析犯罪行为在空间上的分布规律，揭示犯罪的热点区域和犯罪趋势。

常用的空间模型包括：•点状模型：将犯罪事件看作点的集合，通过点的密度分布来表示空间上的犯罪热点区域；•核密度估计模型：在点状模型的基础上，通过核密度估计方法来计算不同区域的犯罪强度。

3.2 时间模型时间模型主要用于分析和预测犯罪行为在时间上的分布规律。

通过对历史犯罪数据的分析，可以得出不同时间段和季节性变化对犯罪的影响。

常用的时间模型包括：•季节性模型：通过周期性分析犯罪行为的季节变化，辅助警方合理调配警力资源；•时间序列模型：通过建立时间序列模型，预测未来一段时间内的犯罪趋势。

3.3 回归模型回归模型主要用于分析犯罪行为与社会、经济、人口等因素之间的相关性。

通过回归分析，可以发现导致犯罪的主要因素，并对犯罪进行预测和干预。

常用的回归模型包括：•线性回归模型：通过建立自变量和因变量之间的线性关系，来分析犯罪行为与影响因素之间的关系；•逻辑回归模型：主要用于二分类问题，例如犯罪是否会发生，通过对影响因素的加权来计算概率。

4. 构建刑侦建模方案的步骤4.1 数据收集与整理首先，需要收集并整理大量的犯罪数据，包括犯罪类型、时间、地点、人口统计学数据等。

刑侦系统方案建议书目录目录................................................................................................................. 错误！未定义书签。

第一章前言................................................................................................. 错误！未定义书签。

第一节背景........................................................................................... 错误！未定义书签。

第二节基本需求................................................................................... 错误！未定义书签。

第三节设计依据................................................................................... 错误！未定义书签。

第二章系统建设原则及目标............................................................. 错误！未定义书签。

第一节系统建设原则........................................................................... 错误！未定义书签。

第二节系统建设目标........................................................................... 错误！未定义书签。

沈阳师范大学学报社会科学版第四十七卷收稿日期：2022-08-15基金项目：辽宁省社会科学规划基金项目（L19CFX005）作者简介：张琳，女，山东禹城人，沈阳师范大学讲师，法学博士，硕士研究生导师，主要从事刑事诉讼法研究。

大数据证据在刑事司法中的界定及适用张琳（沈阳师范大学法学院，辽宁沈阳110034）摘要：我国法定刑事证据种类的限制主要用于规范证据审查规则，不应该僵化适用，应设置较为开放的证据形式准入门槛。

大数据证据是在收集海量数据的基础上利用机器逻辑的算法得出的判断性结论，与电子数据相比内部包含算法的运行，与鉴定意见相比内部算法逻辑属于机器逻辑，而非人的专业知识的判断，属于新兴的、独立的证据形式。

犯罪行为实施的时间段内所有的涉案数据均应尽可能地封存原始存储介质，以录像或者其他恰当方式记录收集过程和封存样态。

内部算法应该遵循机器逻辑，可以通过数据管理人、数据分析人、专家辅助人当庭接受质证的方式审查算法的合理性，避免算法逻辑存在歧视性。

关键词：大数据证据；证据形式；电子数据；算法逻辑；二元性内部结构中图分类号：D914文献标识码：Ａ文章编号：1674-5450（2023）01-0055-06随着网络科技的发展，我们已经进入数据时代。

大数据作为数据时代的重要产物，不仅广泛应用于生活领域、商业领域，而且在司法领域起到了重要的助推作用。

移动支付和直播网购成为我国现阶段的主要生活方式，这种无现金的购物方式在全世界也是最为先进的。

新兴的生活模式势必会形成公民生活离不开网络数据的输出这一局面。

在司法实践中，大数据信息为刑事犯罪提供重要的破案线索，例如，基于海量数据提取与现有信息具有联系性的数据进行比对，从而锁定犯罪嫌疑人；新冠肺炎疫情防控期间通过行踪轨迹等大数据查找违法犯罪行为；针对海量资金账户信息进行大数据分析等。

大数据证据广泛存在于刑事诉讼中，不仅局限于经济犯罪和计算机网络犯罪，多数刑事案件中都存在大数据信息，因为人们的日常生活永远伴随着数据的印记。

电信诈骗犯罪中电子数据取证研究摘要：近年来，随着信息网络技术的迅速发展，信息网络空间中诸多非安全、非稳定因素不断涌现，各种使用信息网络工具实施违法犯罪活动的案件数量亦在大幅攀升，大量通过信息网络集结而成的跨区域、跨国界的诈骗组织逐渐增多，成为了风险社会的重要风险来源，为相关案件的侦查和司法裁判增添了诸多障碍。

特别是在利用信息网络实施的电信网络诈骗犯罪的案件数量激增的背景下，此类犯罪表现出了有别传统信息网络犯罪的新型特征，犯罪工具“翻陈出新”、作案手法“千变万化”，严重扰乱市场经济秩序、破坏社会公信力，给人民群众的财产带来了较大的安全隐患，已成为影响社会稳定和人民群众安全感的一大犯罪类型。

关键词：电信诈骗犯罪；电子数据；取证；引言从中国互联网络信息中心最新发布的《中国互联网络发展状况统计报告》来看，至至2021年6月份，我国网民总数已超10亿，通过智能手机上网的网民占网民总数的99．6%。

网络用户的快速增长，即时通信等新媒体技术在造福人们的同时，也为不法分子利用新媒体技术进行诈骗犯罪提供了可乘之机。

与此同时，随着网络社交、视频及购物等新媒体应用的不断普及，网络诈骗衍生出许多新形式，不法分子还借助大数据及人工智能等技术，不断进行技术迭代和手法翻新，使网络诈骗形式更加隐蔽和智能化。

1电信流数据的取证思路电信数据主要是绑定在卡片上的欺诈者和手机的电话列表。

犯罪嫌疑人按分工分为国际，通过互联网传入的电话和实际电话号码。

网络使用跟踪语句检索数据。

实际数字由电信提供商收集进行数据分析。

在国际漫游领域，您可能会发现欺诈性组通常由运营商从外部调用。

“水房”为了避免高额的跨境支付费用，同时防止从跨境交易中冻结资金，雇佣的“车手”大多在国内ATM机取款，因此国内经常使用“车手”。

从电信提供商获取记录的文件数据供内部使用，使用I2软件进行数据分析，标记活动痕迹，确定嫌疑人的主要活动范围，确定团队成员，并确定重要数据。

明确界定电话成本信息的格式后，可能会出现一批将案件串联起来的受害者，与兄弟一起分析欺诈集团的特点，从而得到广泛的支持和关注。