基于大模型的公安预审办案笔录分析技术与实践-1

• 引言 ：在公安预审办案中，讯问笔录蕴含着大量关键信息，但传统的笔录分析方式存在效率低、易出错等问题。随着大模型技术的发展，为实现笔录的高效分析提供了可能，对提升公安办案效率和精度具有重要意义。

• 引文：【政务服务】公安智能笔录审核助手 - 千帆AppBuilder-产品文档

• 团伙笔录分析 ：

  • 事件叙述一致性分析 ：利用大模型对团伙成员的笔录进行深度比对，检查各成员对事件的时间、地点、经过等叙述是否一致。若存在不一致，可快速定位差异点，为侦查提供线索。例如，在某盗窃团伙案件中，通过分析发现不同成员对盗窃地点的描述存在出入，进而挖掘出新的犯罪证据。

  • 描述人物一致性分析 ：大模型能够自动提取笔录中涉及的人物特征，如外貌、口音、穿着等，比对团伙成员对同一人物的描述是否相符，以判断笔录的真实性及可靠性。如在某诈骗团伙案件中，发现成员对所谓的 “上级领导” 的描述差异较大，从而怀疑存在虚假供述。

• 一人多笔录分析 ：

  • 前后说辞一致性分析 ：大模型可以通过对同一嫌疑人多份笔录的分析，检查其前后供述是否一致。若出现矛盾之处，可进一步深挖原因，判断嫌疑人是否存在翻供或隐瞒真相的可能。比如在某故意伤害案件中，嫌疑人前后笔录对作案工具的描述不一致，经进一步审讯，发现其试图掩盖部分犯罪事实。

  • 翻供嫌疑分析 ：基于大模型对笔录内容和嫌疑人行为特征的理解，分析嫌疑人是否存在翻供嫌疑。结合笔录中的语气、用词、逻辑等变化，以及嫌疑人的背景信息、心理状态等，预测翻供的可能性，提前做好应对准备。

  • 嫌疑人情绪分析 ：大模型可以对笔录文本进行情感分析，识别嫌疑人在不同阶段的情绪变化，如紧张、愤怒、沮丧等。通过分析情绪变化的规律和触发点，为审讯人员调整审讯策略提供参考，提高审讯效果。例如，当发现嫌疑人在提及某个话题时情绪异常激动，审讯人员可重点关注该话题，深挖背后的线索。

• 智能笔录助手 ：

  • 笔录生成与规范检查 ：智能笔录助手能够根据预设的笔录模板和规则，结合大模型的语言生成能力，快速生成规范、准确的笔录。同时，对生成的笔录进行实时检查，确保笔录内容符合法律要求和逻辑规范，避免出现要素缺失、表述不清等问题。

  • 线索提取与关联分析 ：大模型可从笔录中提取关键线索，如人名、地名、物名、事件等，并自动关联相关案件信息，为案件侦破提供更广阔的思路和方向。例如，在笔录中提取到一个关键地点，通过与地理信息系统的关联分析，发现该地点与多起案件存在关联，从而串并案件。

  • 审讯策略建议 ：根据笔录内容和嫌疑人的特点，智能笔录助手可为审讯人员提供审讯策略建议，如提问顺序、问题类型、心理战术等，帮助审讯人员更好地突破嫌疑人的心理防线，获取真实可靠的口供。

• 应用案例与效果分析 ：列举几个实际的公安预审办案场景，介绍基于大模型的笔录分析技术在这些案件中的应用情况，以及给案件侦破带来的积极影响和显著效果，如缩短办案时间、提高破案率、减少人工工作量等。

• 结论与展望 ：总结基于大模型的公安预审办案笔录分析技术的优势和价值，同时对未来该技术在公安领域的进一步发展和应用进行展望，提出可能的改进方向和创新点。