一种应急警情受理信息识别方法及装置与流程

本发明涉及自动化警务管理，为一种应急警情受理信息识别方法及装置。

背景技术：

1、随着科技的进步，应急警情受理信息从单一的电话扩展到语音留言、短信、手机app和微信等非结构化信息。如何快速准确地提取报警信息中的关键信息并进行指挥调度成为亟须解决的业务痛点。因此，迫切需要利用科技手段辅助提取出关键信息以便进行快速地指挥调度。

技术实现思路

1、为了解决以上的问题，本申请提供一种应急警情受理信息识别方法及装置，能够实现对于报警信息进行自动化识别并且记录的技术效果。

2、为了达到上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

3、第一方面，提供一种应急警情受理信息识别方法，应用于服务器，所述方法包括：基于输入的语音信号，获得用于截断所述语音信号的特征序列的截断信息；基于所述截断信息，将所述特征序列截断成多个子序列，并将多个所述子序列进行分割得到独立的词单元；对多个所述词单元输入至训练后的识别模型，得到识别后的文本，将文本组合成对应的事件。

4、进一步的，截断语音信号的特征序列的截断信息包括：通过对所述特征序列进行连接时序分类ctc处理来获得与所述语音信号有关的尖峰信息；以及基于所获得的所述尖峰信息，确定所述截断信息。

5、进一步的，所述特征序列截断成多个子序列包括：针对所述尖峰信息中的每个尖峰，选择所述特征序列中与每个尖峰相邻的预定数目个尖峰相对应的子序列，所述预定数目个尖峰包括每个尖峰之前的第一数目个尖峰和每个尖峰之后的第二数目个尖峰。

6、进一步的，所述识别模型包括依次连接的bert层、bigru层、自注意力层和crf层。

7、进一步的，所述bigru层包括前向bigru层和后向bigru层，经所述bert层的输出分别输入至所述前向bigru层和所述后向bigru层得到对应的两项输出，两项输出分别输入至所述自注意力层。

8、进一步的，对多个所述词单元输入至训练后的识别模型，得到识别后的文本之前还包括对所述词单元进行向量提取，包括：将多个所述词单元分别进行位置嵌入、段嵌入和词嵌入处理得到词嵌入共同表示。

9、进一步的，所述自注意力层为多头注意力层结构，包括与多头输入对应设置的多个线性层，以及与多个所述线性层链接的缩放点积注意力层和与所述缩放点积注意力层链接的拼接层，所述拼接层连接有输出线性层。

10、进一步的，识别过程包括：将处理后的词嵌入共同表示输入至所述bigru层得到词向量；将所述词向量分别输入至所述前向bigru层和后向bigru层将前后文本进行关联，得到多个词输出向量；将多个所述词输出向量输入至所述自注意力层进行向量拼接得到报警信息记录序列；将所述报警信息记录序列输入至所述crf层得到最佳标签序列，将所述最佳标签序列进行文本构建得到对应的事件。

11、进一步的，将所述报警信息记录序列输入至所述crf层得到最佳标签序列，包括获得多个标签序列，并通过以下公式得到多个标签序列位置分数，所述公式为：，其中、和分别为最佳标签序列中的标签i、标签j和标签j-1，p是bigru层的输出矩阵，a是转移分数矩阵，其中表示从标签i到标签j的转移分数，表示由标签i序列至最佳标签序列的输出矩阵，表示由最佳标签至最佳标签序列的转移分数，m表示计算中标签序列的数量；并基于argmax函数对多个标签序列位置分数集合进行求解得到最终的自变量最大的函数所对应的标签序列为最优标签序列，具体通过以下公式表示：。

12、第二方面，提供一种应急警情受理信息识别装置，所述装置包括：截断模块，用于将语音信号进行截断得到对应的特征序列；词单元确定模块，用于对所述特征序列截断成多个子序列，并将多个所述子序列进行分割得到独立的词单元；识别模块，用于将多个所述词单元输入至训练后的识别模型，得到识别后的文本，将文本组合成对应的事件。

13、第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法。

14、本申请实施例提供的技术方案中，通过构建对应的识别模型能够将得到的语音信息进行识别得到最终的文本信息，并将文本信息进行组合得到对应的事件，提高了整体警务记录的速度和效率，实现了接警自动化记录的效果。

技术特征：

1.一种应急警情受理信息识别方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，截断语音信号的特征序列的截断信息包括：通过对所述特征序列进行连接时序分类ctc处理来获得与所述语音信号有关的尖峰信息；以及基于所获得的所述尖峰信息，确定所述截断信息。

3.根据权利要求2所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，所述特征序列截断成多个子序列包括：针对所述尖峰信息中的每个尖峰，选择所述特征序列中与每个尖峰相邻的预定数目个尖峰相对应的子序列，所述预定数目个尖峰包括每个尖峰之前的第一数目个尖峰和每个尖峰之后的第二数目个尖峰。

4.根据权利要求3所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，所述识别模型包括依次连接的bert层、bigru层、自注意力层和crf层。

5.根据权利要求4所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，所述bigru层包括前向bigru层和后向bigru层，经所述bert层的输出分别输入至所述前向bigru层和所述后向bigru层得到对应的两项输出，两项输出分别输入至所述自注意力层。

6.根据权利要求5所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，对多个所述词单元输入至训练后的识别模型，得到识别后的文本之前还包括对所述词单元进行向量提取，包括：将多个所述词单元分别进行位置嵌入、段嵌入和词嵌入处理得到词嵌入共同表示。

7.根据权利要求5所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，所述自注意力层为多头注意力层结构，包括与多头输入对应设置的多个线性层，以及与多个所述线性层链接的缩放点积注意力层和与所述缩放点积注意力层链接的拼接层，所述拼接层连接有输出线性层。

8.根据权利要求6所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，识别过程包括：将处理后的词嵌入共同表示输入至所述bigru层得到词向量；将所述词向量分别输入至所述前向bigru层和后向bigru层将前后文本进行关联，得到多个词输出向量；将多个所述词输出向量输入至所述自注意力层进行向量拼接得到报警信息记录序列；将所述报警信息记录序列输入至所述crf层得到最佳标签序列，将所述最佳标签序列进行文本构建得到对应的事件。

9.根据权利要求8所述的应急警情受理信息识别方法，其特征在于，将所述报警信息记录序列输入至所述crf层得到最佳标签序列，包括获得多个标签序列，并通过以下公式得到多个标签序列位置分数，所述公式为：

10.一种应急警情受理信息识别装置，其特征在于，所述装置包括：

技术总结
本发明涉及自动化警务管理技术领域，为一种应急警情受理信息识别方法及装置。本申请实施例提供的技术方案中，通过构建对应的识别模型能够将得到的语音信息进行识别得到最终的文本信息，并将文本信息进行组合得到对应的事件，提高了整体警务记录的速度和效率，实现了接警自动化记录的效果。

技术研发人员：张刘,何勇维,叶宇,郑建波,包婕瑜,李成富,程杰,薛俊
受保护的技术使用者：成都大成均图科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15