本發(fā)明涉及智能預警，尤其涉及一種防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、

2、而現(xiàn)有方式預防未成年人霸凌和侵犯事件發(fā)生的方式為社會各界呼吁加強未成年的安全教育和普法教育，提高未成年人自我保護意識和法律意識，但僅僅通過教育手段解決這一問題，無法在短期內(nèi)取得顯著效果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中預防未成年人霸凌和侵犯事件發(fā)生的方式為社會各界呼吁加強未成年的安全教育和普法教育，提高未成年人自我保護意識和法律意識，但僅僅通過教育手段解決這一問題，無法在短期內(nèi)取得顯著效果的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一種防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，包括模型生成與訓練單元和應(yīng)用單元，所述應(yīng)用單元與所述型生成與訓練單元連接，所述模型生成與訓練單元包括數(shù)據(jù)集生成模塊、數(shù)據(jù)標注模塊、模型構(gòu)建模塊和模型測試模塊，所述數(shù)據(jù)標注模塊與所述數(shù)據(jù)集生產(chǎn)模塊連接，所述模型構(gòu)建模塊與所述數(shù)據(jù)標注模塊連接，所述模型測試模塊與所述模型構(gòu)建模塊連接；

3、所述應(yīng)用單元包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、識別模塊、數(shù)據(jù)保存模塊和報警模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊與所述采集模塊連接，所述識別模塊與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接，所述數(shù)據(jù)保存模塊與所述識別模塊連接，所述報警模塊與所述數(shù)據(jù)保存模塊連接；

4、所述數(shù)據(jù)集生成模塊用于獲取霸凌與侵犯相關(guān)的數(shù)據(jù)；

5、所述數(shù)據(jù)標注模塊用于對所述數(shù)據(jù)集生成的模塊進行篩選和標注；

6、所述模型構(gòu)建模塊用于構(gòu)建識別潛在霸凌和侵犯行為的樣本模型；

7、所述模型測試模塊用于對樣本模型性能進行評估。

8、其中，所述數(shù)據(jù)集生成模塊所獲取的數(shù)據(jù)來源為新聞報道、社交媒體帖子關(guān)于霸凌與侵犯相關(guān)的數(shù)據(jù)。

9、其中，所述數(shù)據(jù)標注模塊對數(shù)據(jù)進行標注的具體方式為：標注為“0”意味著該內(nèi)容與霸凌或侵犯行為有直接關(guān)聯(lián)；而標注為“1”則表示該句子中包含的詞匯與不當行為沒有任何聯(lián)系。

10、其中，所述模型構(gòu)建模塊構(gòu)建樣本模型的具體過程為：

11、步驟一、首先，通過讀取文本文件，將數(shù)據(jù)集劃分為句子及其對應(yīng)標簽，并將標簽轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組以方便后續(xù)處理；

12、步驟二、接著，使用tf-idf向量化方法對句子進行特征提取，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，該方法能夠體現(xiàn)詞語在文本中的重要性，同時降低其在整個語料庫中出現(xiàn)頻率較高時的影響；

13、步驟三、在完成文本數(shù)據(jù)的tf-idf特征提取后，構(gòu)建基于線性核函數(shù)的支持向量機分類器模型得到識別潛在霸凌和侵犯行為的樣本模型。

14、其中，所述數(shù)據(jù)處理模塊采用語音識別api對語音數(shù)據(jù)進行文本轉(zhuǎn)換得到文本數(shù)據(jù)。

15、其中，所述報警模塊進行報警的方式為：通過短信通知、自動緊急呼叫方式進行報警。

16、本發(fā)明的一種防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，在具體使用時，首先通過所述數(shù)據(jù)集生成模塊在新聞報道、社交媒體帖子獲取關(guān)于霸凌與侵犯相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種霸凌與侵犯場景，保證了數(shù)據(jù)集的多樣性和代表性，這些數(shù)據(jù)經(jīng)所述數(shù)據(jù)標注模塊進行篩選和標注，篩選過程剔除無關(guān)信息，數(shù)據(jù)標注完成后，利用支持向量機(support?vector?machine，svm)分類器結(jié)合tf-idf特征提取方法進行文本數(shù)據(jù)訓練與分類，建立能夠識別潛在霸凌和侵犯行為的樣本模型，且在訓練模型時，將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，其中測試集占比20％，對模型進行了100次迭代，以確保其穩(wěn)定性和可靠性，訓練完成后，利用測試集對模型性能進行評估，采用準確率作為衡量指標，即正確預測的樣本數(shù)占總測試樣本數(shù)的比例，測試所構(gòu)建的樣本模型達標后，通過所述遷移模塊遷移至所述應(yīng)用單元；

17、所述應(yīng)用單元具體的應(yīng)用過程為：首先所述采集模塊采集環(huán)境語音，并通過搭載有語音識別api的所述數(shù)據(jù)處理模塊將環(huán)境語音轉(zhuǎn)換為文字，隨后所述識別模塊通過所構(gòu)建樣本模型對文本數(shù)據(jù)進行分析是否包含霸凌或侵犯相關(guān)詞匯，若不包含霸凌或侵犯內(nèi)容，將數(shù)據(jù)丟棄，若包含霸凌或侵犯內(nèi)容，暫時保存該數(shù)據(jù)，并持續(xù)采集，若在5分鐘內(nèi)連續(xù)收到5條以上包含霸凌信息的數(shù)據(jù)，意味著系統(tǒng)檢測到霸凌或侵犯事件正在發(fā)生，將觸發(fā)所述報警模塊進行報警，以確保霸凌或侵犯事件的及時處理和干預，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中預防未成年人霸凌和侵犯事件發(fā)生的方式為社會各界呼吁加強未成年的安全教育和普法教育，提高未成年人自我保護意識和法律意識，但僅僅通過教育手段解決這一問題，無法在短期內(nèi)取得顯著效果的技術(shù)問題。

技術(shù)特征：

1.一種防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，其特征在于，

2.如權(quán)利要求1所述的防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，其特征在于，

3.如權(quán)利要求2所述的防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，其特征在于，

4.如權(quán)利要求3所述的防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，其特征在于，

5.如權(quán)利要求4所述的防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，其特征在于，

6.如權(quán)利要求5所述的防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，其特征在于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及智能預警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種防未成年人霸凌與侵犯的智能預警系統(tǒng)，包括模型生成與訓練單元、遷移單元和應(yīng)用單元，遷移單元與模型生成與訓練單元連接，應(yīng)用單元與遷移單元連接，模型生成與訓練單元包括數(shù)據(jù)集生成模塊、數(shù)據(jù)標注模塊、模型構(gòu)建模塊和模型測試模塊；應(yīng)用單元包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、識別模塊、數(shù)據(jù)保存模塊和報警模塊；以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中預防未成年人霸凌和侵犯事件發(fā)生的方式為社會各界呼吁加強未成年的安全教育和普法教育，提高未成年人自我保護意識和法律意識，但僅僅通過教育手段解決這一問題，無法在短期內(nèi)取得顯著效果的技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員：楊雅寧,程靜,馮靈,王鵬,張玉寧
受保護的技術(shù)使用者：寧夏師范大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23