改进的CRNN模型在警情文本分类中的研究与应用

摘要

针对某市公安110接处警文本描述进行案件分类的需求,参考现有文本分类方法在其他行业的应用,搭建了应用于警情描述的文本分类系统.通过论证常见分类网络适用场合及其优缺点,结合对警情数据中案件描述特征的分析,提出了基于改进卷积循环神经网络的模型,该模型优化了关键特征提取过程,弥补了现有模型短文本局部特征提取不足的缺陷.实验表明,该模型的准确率比常见分类模型提升了2%~3%,且能够有效保证数据局部特征的关联性,可以对案件描述所对应的案件类型进行准确分类,从而提高公安接处警平台的自动化效率.