摘要：随着社交媒体的快速发展,人们在微博等平台上表达情感的方式也得到了极大的丰富和多样。因此,针对中文微博情感分析的研究变得尤为重要。为提高中文微博情感分析的效果,设计了一种基于BERT-BiGRU和多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的中文微博情感分析模型。具体来说,首先,利用预训练的BERT模型对微博文本进行编码;然后,通过BiGRU捕捉上下文信息和语境特征,并利用多尺度CNN提取文本中重要的局部情绪特征;最后,使用全连接层进行情感分类。在SMP2020发布的公开微博数据集上进行比较实验,实验结果表明,提出的模型在中文微博情感分类任务上取得了较好的表现,具有更高的准确性和泛化能力。

摘要：从当代的法治环境和技术条件去审视审讯,审讯具有对抗性、博弈性、互动性、挖掘性、策略性、技术性、法律性、专业性等特性。把握审讯的特性将有利于对审讯工作的正确指引。把握审讯的对抗性,将有利于审讯人员树立正确的审讯理念、设计合理的审讯方案、正确施用审讯策略、合理处置对抗与合作关系、正确评断审讯结果等;把握审讯的博弈性将有利审讯人员博弈思维的形成;把握审讯的互动性有利于审讯人员在审讯中遵循互动规则;把握审讯的挖掘性有利于审讯人员做好讯前的准备工作,并在审讯过程中充分根据深挖之必要和可能施谋用策;把握审讯的策略性,有利于审讯人员策略思维的形成,并在实战中不断创新运用策略;把握审讯的技术性,要求审讯主体要注重审讯技术的研发;把握审讯的法律性,将指引审讯人员明法、用法;把握审讯的专业性,将指引审讯人员走上专业化道路。

摘要：环境设计预防犯罪理论是改善市域安全环境的主流理论之一。为进一步明确该理论本土适用性,优化居住区内部环境设计,应对微观尺度的实证研究进行完善。我国东部X市居住区内部环境与入室盗窃犯罪状况调查显示:物理边界高度、居住区规模、门禁设置、机构控制严格程度、建成年限、内部整洁程度、外部形象维护程度是居住区遭受入室盗窃犯罪的显著性影响因素;而象征性边界、物理边界、视频监控、保安巡逻、机构控制等变量对入室盗窃犯罪未能显示出解释力。结果表明,环境设计预防犯罪理论的监视性、出入控制维度获得部分支持,形象维护维度获得完全支持,而领属感维度未能与理论假设相一致。研究结论可为城市居住区犯罪防控提供实践指导。

摘要：电信网络新型违法犯罪,由传统电信诈骗转向窃取公民个人信息后盗窃银行账户存款犯罪,犯罪分子进一步通过结合新开发的网银电子支付工具与业务验证漏洞设计诈骗陷阱,诱骗相关信息进而盗窃存款。必须从落实金融、通信行业社会安全责任入手,加强警银、警通协作配合,形成有效合力,联合打击治理电信网络新型违法犯罪。要立足警银大数据,完善金融机构内部业务与风险控制,建立警银风控信息化合作新机制。同时要提供安全咨询服务,帮助群众提高防范意识。

摘要：网络强国战略背景下,城市的信息化变革推动着网络技术向纵深发展,但也伴生出互联网之痛,国家在网络信息安全治理上面临巨大挑战,如何消除这一技术风险成为亟须解决的重大现实问题。域外为应对网络信息安全难题展开了大量的实践探索,并形成了警察广泛介入的协同共治格局,对我国完善网络信息安全治理体系具有重要的启示意义。参照域外经验,我国应当从战略规划层面加强警察协同治理的顶层设计和政策制定,从职能分配层面动员多警种协助开展网络信息安全治理,从综合保障层面构建多维度、体系化的警察参与方案。

摘要：目的随着公众舆论数据的快速增长,社交网络文本情感识别在网络舆情监控中发挥着越来越重要的作用。由于文本数据的稀疏性、高维性和自然语言的复杂语义,情感分析任务面临巨大的挑战。方法为提高网络舆情情感识别的效果,设计一种融合双向门控循环单元(BiGRU)和卷积神经网络(CNN)的情感识别模型。首先将社交网络文本转换成特征向量,然后通过BiGRU提取文本的上下文情感特征,最后通过CNN提取文本的局部情感特征,构建中文社交网络文本情感识别模型。结果以新冠疫情期间网民的微博评论为数据集验证模型的可行性和优越性,模型的精确率、召回率和F1值分别达到86.6%、87.06%和86.85%。结论实验结果表明,融合BiGR U-CNN的特征向量包含更加丰富文本的情感信息,能够有效提升网络舆情情感识别的性能。

摘要：随着微博作为主要社交媒体平台的普及,理解和分析微博文本的情感倾向已成为重要的研究内容。为了更有效地捕捉微博文本的语义和情感信息,提出了一种融合注意力机制和Alber t-BiGRU的方法。首先,利用Albert模型的轻量级Transformer结构提取深度语义信息;其次,在Albert的输出上叠加BiGRU层,捕获句子的前向和后向上下文信息,以便更好地理解句子的语境和含义;最后,设计一个注意力层,通过赋予不同词语不同的注意力权重,强调或抑制某些词语对于最终输出的贡献。通过对比实验,结果表明,提出的方法相比其他的情感分析方法具有更高的准确率和更好的效果。