Извлечение данных из сводок полиции: новый подход

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали эффективный метод автоматического извлечения структурированной информации из онлайн-объявлений полиции, что открывает новые возможности для криминологических исследований.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Представлен конвейер, использующий адаптацию домена и тонкую настройку больших языковых моделей (LoRA) для точного извлечения данных из китайских сводок о происшествиях.

Несмотря на растущую потребность в оперативном анализе данных о происшествиях, извлечение структурированной информации из неформальных источников, таких как сообщения в социальных сетях, остается сложной задачей. В статье ‘A Domain-Adapted Pipeline for Structured Information Extraction from Police Incident Announcements on Social Media’ представлен новый подход, использующий адаптацию домена и эффективную настройку больших языковых моделей (LLM) с помощью LoRA для извлечения ключевых данных из сообщений китайской полиции в Weibo. Эксперименты показали, что предложенный метод обеспечивает высокую точность извлечения информации, превышающую 98% для определения смертности и 95% для других параметров, предлагая эффективное решение для криминологических исследований. Сможет ли данный подход быть масштабирован для обработки данных из различных источников и языков, расширяя возможности оперативного анализа и прогнозирования в области общественной безопасности?

От неструктурированных данных к пониманию преступности

Оперативные сводки полиции, являющиеся важнейшим источником информации для выявления закономерностей в преступности, в подавляющем большинстве случаев существуют в формате неструктурированного текста. Этот формат, включающий свободное описание событий, характеристики подозреваемых и другую релевантную информацию, существенно затрудняет автоматизированный анализ и извлечение ключевых данных. В результате, ценные сведения о тенденциях преступности, потенциальных угрозах и связях между различными инцидентами остаются скрытыми, что снижает эффективность работы правоохранительных органов и требует значительных временных затрат на ручную обработку и систематизацию информации. Эффективное использование этих данных требует перевода неструктурированного текста в структурированный формат, позволяющий проводить более глубокий и всесторонний анализ.

Традиционные методы ручного извлечения информации из полицейских сводок, несмотря на свою кажущуюся простоту, являются чрезвычайно трудоемкими и требуют значительных ресурсов. Аналитики тратят драгоценное время на прочтение и систематизацию больших объемов текстовых данных, что замедляет процесс выявления важных закономерностей и тенденций в преступности. Кроме того, ручная обработка неизбежно сопряжена с человеческими ошибками, неточностями и субъективной интерпретацией данных, что может привести к неверным выводам и упущенным возможностям для предотвращения преступлений. В результате, такой подход создает серьезное препятствие в рабочих процессах криминального анализа, ограничивая оперативность и эффективность работы правоохранительных органов.

Использование больших языковых моделей для структурирования информации

В основе нашей системы извлечения информации лежит большая языковая модель Qwen2.5-7B, разработанная компанией Alibaba. Данная модель относится к классу авторегрессионных моделей, использующих архитектуру Transformer, и содержит $7$ миллиардов параметров. Qwen2.5-7B демонстрирует высокую производительность в задачах обработки естественного языка, включая понимание и генерацию текста, что делает ее подходящим фундаментом для извлечения структурированных данных из неструктурированных полицейских брифингов. Модель была предварительно обучена на обширном корпусе текстовых данных, что обеспечивает ее способность к обобщению и адаптации к новым задачам.

Метод LoRA (Low-Rank Adaptation) представляет собой технику эффективной тонкой настройки больших языковых моделей, позволяющую адаптировать предварительно обученную модель, такую как Qwen2.5-7B, к специфическим требованиям анализа полицейских сводок при ограниченных вычислительных ресурсах. В отличие от полной перенастройки всех параметров модели, LoRA замораживает веса предварительно обученной модели и вводит небольшое количество обучаемых параметров низкого ранга. Это существенно снижает требования к объему памяти и вычислительной мощности, необходимые для обучения, при сохранении высокой точности и производительности модели на целевой задаче извлечения информации из полицейских сводок. Эффективность LoRA обусловлена тем, что он фокусируется на обучении лишь небольшого числа параметров, необходимых для адаптации модели к новым данным, что делает его особенно полезным в условиях ограниченных ресурсов.

Для обеспечения структурированного извлечения информации из полицейских сводок используется тщательно разработанная методика промт-инжиниринга. В частности, промпты формируются таким образом, чтобы явно указывать требуемый формат выходных данных, например, JSON или списки с четко определенными полями. Это позволяет модели Qwen2.5-7B генерировать ответы, которые соответствуют заданным критериям, минимизируя неоднозначность и обеспечивая согласованность извлеченных данных. Кроме того, в промпты включаются примеры желаемого вывода, что существенно повышает точность и снижает количество ошибок при обработке различных типов полицейской информации.

Оценка точности извлечения структурированных данных

Для комплексной оценки точности и качества процесса извлечения структурированной информации используются метрики ExactMatchRate, BLEU-4 и ROUGE. ExactMatchRate измеряет долю точно идентифицированных сущностей, в то время как BLEU-4 (Bilingual Evaluation Understudy) оценивает сходство между извлеченным текстом и эталонными данными, учитывая n-граммы до четвертого порядка. Метрика ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) фокусируется на полноте извлеченной информации, измеряя перекрытие между извлеченным текстом и эталонными данными с точки зрения n-грамм, самых длинных общих подпоследовательностей и пар слов. Комбинация этих метрик позволяет получить всестороннюю оценку производительности системы извлечения информации, учитывая как точность, так и полноту.

Оценка производительности системы извлечения структурированной информации включает в себя анализ результатов по конкретным задачам, таким как определение числа погибших (FatalityCounts), извлечение информации об уровне провинций (ProvinceLevelLocationExtraction) и обнаружение случаев смертности (MortalityDetection). Эти задачи выбраны как критически важные компоненты оценки, поскольку они отражают ключевые аспекты точности и полноты извлечения информации из текстов, а также позволяют оценить способность системы к пониманию и обработке различных типов сущностей и отношений.

При оценке производительности процесса извлечения структурированной информации, LoRA-fine-tuned Qwen2.5-7B модель продемонстрировала результаты, соответствующие современному уровню. Достигнута точность в 95.31% при определении количества погибших, 95.54% при извлечении информации об уровне провинций и 98.36% при определении факта наступления смерти. Эти показатели были получены в ходе оценки конкретных задач, включающих подсчет количества погибших, определение провинциальной локации и выявление информации о смертности.

Применение метода LoRA для тонкой настройки модели Qwen2.5-7B привело к существенному улучшению показателей качества извлечения информации. В частности, BLEU-4 оценка составила 93.76, что значительно превышает показатель базовой модели, равный 24.97. Аналогично, показатель ROUGE-1 для тонко настроенной модели достиг 93.96, в то время как базовая модель демонстрировала результат в 40.05. Данные результаты подтверждают эффективность применения LoRA для повышения точности и качества извлечения структурированной информации.

Влияние структурированных данных на криминологические исследования

Структурированные данные о преступлениях, аккумулированные и обработанные в рамках проекта CrimeData, представляют собой ценнейший ресурс для криминологических исследований. Возможность детального анализа этих данных позволяет выявлять сложные закономерности и тенденции, ранее остававшиеся незамеченными. Исследователи получают доступ к информации, необходимой для построения более точных моделей преступности, изучения факторов, способствующих совершению правонарушений, и прогнозирования будущих всплесков криминальной активности. Такой подход позволяет не только углубить теоретические знания в области криминологии, но и разработать более эффективные стратегии профилактики и борьбы с преступностью, основанные на объективных данных, а не на предположениях.

Извлеченные структурированные данные о преступности предоставляют уникальную возможность для оценки эффективности различных мер профилактики и вмешательства. Анализ этих данных позволяет объективно определить, какие стратегии действительно снижают уровень преступности, а какие требуют пересмотра или отказа. Вместо субъективных оценок и предположений, исследователи получают возможность опираться на количественные показатели, демонстрирующие реальное воздействие конкретных программ и инициатив. Такой подход позволяет оптимизировать распределение ресурсов, направляя их на наиболее эффективные направления и повышая общую результативность борьбы с преступностью. Использование объективных данных для оценки политики в этой сфере является ключевым шагом к созданию более безопасного и справедливого общества.

Интеграция данных из социальных сетей открывает новые возможности для криминологических исследований, позволяя расширить понимание факторов, способствующих преступности. Анализ публичных обсуждений, географических отметок и сетевых взаимодействий может выявить скрытые связи между социальными процессами и преступным поведением. Данные социальных сетей предоставляют информацию о настроениях населения, распространении информации о преступлениях и формировании преступных сообществ, что позволяет исследователям получить более полную картину причин и условий, способствующих совершению преступлений. Такой подход позволяет не только выявлять тенденции и предсказывать возможные вспышки преступности, но и оценивать эффективность профилактических мер, направленных на снижение уровня преступности в обществе.

Представленное исследование демонстрирует стремление к редукции сложности в обработке неструктурированных данных. Авторы предлагают конвейер, основанный на адаптации больших языковых моделей, что позволяет извлекать структурированную информацию из полицейских сводок с повышенной точностью. Этот подход особенно ценен, учитывая объем и разнообразие таких данных. Как заметил Марвин Мински: «Лучший способ понять — это создать». Создание эффективного конвейера для извлечения структурированной информации из текстов — это и есть воплощение этого принципа. Авторы не просто анализируют данные, а создают инструмент для их более глубокого понимания и, следовательно, для улучшения криминологических исследований.

Что дальше?

Представленный подход, хотя и демонстрирует улучшение в извлечении структурированной информации из публичных полицейских сводок, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Существующая зависимость от предобученных больших языковых моделей, даже с применением LoRA, подразумевает неявное принятие их предубеждений и ограничений. Совершенство не в добавлении слоев адаптации, а в осознании фундаментальной неполноты любого автоматизированного анализа. Проблема не в точности извлечения фактов, а в самой возможности объективного извлечения, учитывая контекстуальную зависимость и субъективность языка.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении объема извлекаемых данных, а на разработке методов оценки и смягчения присущих моделям искажений. Необходимо перейти от стремления к «полной» информации к осознанию неизбежной фрагментарности и вероятностного характера любого знания, полученного из текстовых источников. Важно признать, что ценность анализа заключается не в окончательных ответах, а в выявлении закономерностей и формулировании осмысленных вопросов.

Следующим шагом видится не создание более сложных моделей, а разработка инструментов для критической оценки их результатов. В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы автоматизировать процесс анализа, а в том, чтобы усилить способность человека к критическому мышлению и осмыслению информации. Истинная эффективность — не в скорости, а в точности самооценки.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16183.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 22:45