毕业论文（设计）任务书

题目：警务档案自动文本摘要及分类算法研究

任务起止日期：2024年10月31日 — 2025年5月15日

院系名称：[此处为图片1]

所学专业：[此处为图片2]

学生姓名：[此处为图片3]

学    号：[此处为图片4]

指导教师：[此处为图片5]

教研室主任：[此处为图片6]

批准日期：2024年11月5日

说明

1. 本任务书由指导教师负责填写，经教研室审核确认后，正式下达给学生执行。
2. 学生需依据任务书内容，在三周内独立完成开题报告撰写，并提交至指导教师处审阅。
3. 该任务书是毕业论文评阅与答辩过程中的核心档案材料之一，须作为最终装订成册的重要组成部分予以保留。

一、研究方案

本课题聚焦于自然语言处理技术在警务档案文本分析中的应用，围绕文本摘要生成与规则分类两大功能模块展开系统性研究。整体流程涵盖数据采集、预处理、规则提取与分类建模、系统评估优化四个关键阶段。

首先通过Selenium与BeautifulSoup工具从公开的监狱法律文书平台抓取原始文本资源，并利用MySQL或SQLite数据库实现结构化存储。随后借助Pandas对获取的数据进行清洗处理，包括去除噪声信息、停用词过滤以及标点符号清理等操作，以提升语料质量。

在文本理解层面，结合命名实体识别（NER）与关系抽取技术，融合法律领域专用知识库，精准识别并抽取出文书中涉及的关键条款与规范性内容。进一步地，采用预训练的NLP模型对提取出的规则条目实施细粒度分类，确保归类结果具备高准确率和逻辑一致性。

最后，设定合理的性能评估指标，如准确率、召回率和F1值，全面衡量系统的规则提取与分类能力，并通过多轮迭代调优，持续增强系统整体表现力。

具体实施步骤及时段安排如下：

1. 选题阶段（2024/10/1 – 2024/10/10）：结合个人兴趣与研究基础确定毕业设计方向，完成选题申报及相关系统上传工作；指导教师同步下达任务书。
2. 开题报告撰写与提交（2024/10/11 – 2024/11/10）：明确研究意义与目标，广泛查阅国内外相关文献，梳理现有研究成果，确立技术路线与研究方法，完成开题报告撰写并提交。
3. 大纲与初稿撰写（2024/11/11 – 2025/1/10）：
   • 持续收集整理参考资料，构建清晰的论文逻辑框架；深入调研警务档案中规则提取的实际需求，明确系统架构设计思路；完成论文大纲拟定并在导师指导下修改完善；基于定稿大纲推进初稿写作。
   • 系统学习项目所需核心技术，综合比较不同技术方案，设计并搭建初步可用的软件原型。
4. 初步设计完善与二稿提交（2025/1/11 – 2025/2/27）：根据导师反馈意见修改论文内容，开展代码功能测试，在毕业论文管理系统中提交第二稿。
5. 深化修改与三稿提交（2025/2/28 – 2025/3/30）：在导师指导下继续优化论文结构与论述深度，强化研究逻辑与创新表达，同时完善系统功能模块，按时提交第三稿。
6. 系统定型与论文终稿提交（2025/3/31 – 2025/4/20）：集中精力调整论文文字表述与格式排版，确保符合本科毕业论文的学术规范要求，并在系统中提交最终版本。

二、研究目标

（一）研究内容

本研究基于Python编程语言，运用主流自然语言处理库（如NLTK、spaCy）实现文本智能分析，选用MySQL数据库用于法律文书及其提取规则的持久化管理。系统建设主要包括以下环节：

1. 法律文书预处理：对采集到的原始法律文本进行标准化清洗、分词处理及词性标注，为后续规则挖掘提供高质量输入。
2. 规则提取模型构建：针对监狱法律文书的语言特征与上下文语境，设计适用于深层规则发现的NLP模型结构。
3. 规则分类与存储机制：将提取出的规则按类别进行多层次划分，例如刑罚标准、监管规定、法律适用条款等，并将其结构化存入MySQL数据库。
4. 系统测试与性能优化：对整个系统进行功能性与准确性测试，验证其在真实场景下的适用性，并依据测试反馈进行迭代优化。

（二）研究目的

本研究旨在探索自然语言处理技术在警务档案自动化处理中的可行性与有效性，重点解决传统人工方式下法律文书信息提取效率低、易遗漏等问题。通过构建一个智能化的规则提取与分类系统，能够从复杂冗长的监狱法律文本中快速定位并归纳核心条款，从而为司法人员、监狱管理者提供高效、精准的信息支持工具，助力法律解释、案件研判与管理决策等实际应用场景。

三、阅读书目与参考资料清单

1. 李菲. 面向司法裁判文书的犯罪金额智能提取技术研究[D]. 东华大学, 2023. DOI:10.27012/d.cnki.gdhuu.2023.000889.
2. 胡刚. 法律文书智能分析系统的关键技术研究[D]. 中南财经政法大学, 2021.
3. 吕飞洋. 基于分布式视频流文本提取的文本纠错系统设计与实现[D]. 北京邮电大学, 2020.
4. 李超, 李思樵, 张靖熙, 等. 基于深度学习算法的碑文提取与修复系统[J]. 信息技术与信息化, 2024, (10): 193-196.
5. 龙华秋, 龙雨航, 梁嘉浩, 等. 基于恶意流量分析与敏感信息提取系统的设计与实现[J]. 现代信息科技, 2024, 8(19): 175-178+183.

四、毕业论文（设计）完成后应提交的文件

完成毕业论文或设计后，需按要求提交以下材料：

• 开题报告表一份；
• 过程管理相关材料及最终定稿的论文一份。

上述材料为论文归档与评审的基本组成部分，须确保内容完整、格式规范，并按时提交。

[此处为图片1]

参考文献部分整理如下：

朱杰民, 刘陶胜, 娄洪武, 等. 高分辨率遥感影像道路信息智能提取[J]. 长江信息通信, 2024, 37(09): 10-12+16.

貟婧. 基于特征提取和BP神经网络的音乐喷泉控制系统研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2024(07): 313-316.

陈大佼, 赵宇, 王文军, 等. 基于钻孔摄像的岩体结构面参数快速提取研究[J]. 有色金属(矿山部分), 2024, 76(04): 182-190.

Zheng X, Zhang J, Shen J, et al. Synergistic extraction of zinc from spent acid using P507-P204: A novel approach for efficient separation[J]. Journal of Environmental Chemical Engineering, 2024, 12(6): 11-41.

Wang C, Yan R, Cui H, et al. Separation of yttrium from ion-adsorbed-rare-earth deposit leachates using N,N-di(2-ethylhexyl)-diglycolamic acid (HDEHDGA): Preliminary experimental and molecular dynamics simulation studies[J]. Hydrometallurgy, 2024: 22-32.