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第09版：基层采风
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提取电子证据，可以有五个步骤
北京市检察院第二分院检察技术处　张卫超
&&&&电子证据检验的对象是各种电子设备中存储或传输的电子信息。这些设备和信息成为证据检材有四种原因:用作犯罪活动的工具;是犯罪活动侵害的目标;是犯罪活动的赃物;保存记录了与犯罪活动相关的信息。&&&&&电子物证检材既可存在于高科技的犯罪，也可存在于各种传统型犯罪。如各种经济犯罪中的电子记账记录，恐吓骚扰中打印的恐吓信原件，涉黄案件、侵犯版权案件中的证据资料都可能通过搜寻提取电子证据取得，甚至通过分析犯罪嫌疑人在电脑中、网络上关注的事情、地点，提前进行预防或为追捕提供线索。&&&&&电子数据具有证明性，但很容易被篡改。电子数据取证就是要让证据能够为法庭接受，要有足够的可靠性和说服性，取证的过程就是对各类电子设备中电子证据的确认、保护、提取和归档的过程。在现场勘查阶段，技术人员最主要的任务是尽可能全地获取电子证据的物理载体及其所包含的数据。&&&&&提取电子证据有以下步骤。一是取证前的准备工作，充分了解案件的基本情况以及取证对象的基本情况。二是识别，到现场后第一件事情就是对有可能成为证据的物品进行识别，并对现场情况进行拍照和摄像。三是收集，识别完证据后要对证据进行收集，收集时要仔细、完整，对相关设备的信息必须详细记录。四是固定、获取证据，证据固定的目的是要保证原始证据不被破坏，操作时应特别慎重，不同情况不同对待;获取证据时应格外小心，既要防止数据被删除、篡改，又要防止犯罪嫌疑人对证据的归属提出质疑。五是保存，将获取的物证进行封装，以便存储和运输。电子设备和存储介质很容易受到损坏，必须充分了解其特性并采取相应措施，多谨慎都不过分。您所在位置： &
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基于语义关系的摘要提取分析.pdf 63页
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南京理工大学硕士学位论文基于语义关系的摘要提取姓名：李辉申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王树梅;黄河燕坝Ij论文捧j语义关系的摘墼提取摘要随着网络的发展，电_了：虫：=本大量涌现，自动摘要提取以迅速、快捷、客观等手工摘要无可比拟的优势，使得其实用价值得到充分体现。摘要提取越来越受到人们的重视。传统的自动摘要提取方法基于词频统计提取摘要句，对文本不进行语义分析，导致摘要质量不高。为了克服传统方法的缺点，本文在机械摘要方法基础上，提出了一种基于语义关系的摘要提取方法。以非受限区域的义本为处理对象，利用WordNet，HowNet中的语义关系构建层次结构图，使用改进的概念重要度计算参数，对由文章词语生成的层次结构图进行合理的优化剪枝操作。用最终归纳得到的关键概念代替具有同义词关系的词语，统一词语样式，提高向量空削模型表示文章内容的准确性。同时更加准确的i=}{别文本中的同义句。基于语义关系的摘要提取方法将机械摘要处理文本的任意性和理解摘要的摘要质量较好的优点集中在起。同时，在綦于语义关系的关键字提取基础上，根据已有的两种文本结构分析方法——基于段问相关度主题划分方法和基于词语重复度的主题划分方法，提出了基于段Il自J特征词重复的主题划分方法，这种方法综合了已有的两种方法的优势，具有准确快速的优点。大量实验表明，我们提出的新方法具有较高的正确性，特别适合文档内容相似，用词差异较大的情形。关键字：摘要提取，关键字提取，语义关系，主题划分，文本结构分析，wordNet，HowNet倾l。论文摧十语义关系的摘蛭性耳】(ABSTRACTandmoretexts．Withtheofarcmoreelectronicnetwork，theredevelopmentisisbetterthanthatofextractionThemachineabstractperson，AbstractgeneratedbyandforHS．Mostoftheautomaticabstractmethodsaremoremoreimportantpreviousbasedonwordmisscssemanticofthedeeptexts，S0counting，whichanalysisabstractisgeneratedunsatisfying．Inorderthetoforwardanewautomaticovercomingdisadvantage，weputontheabstractmethodbasedofsemanticrelationandthetradautoabstractanalysismethod．TheDewmethodcandealwithallIttextstakeswiththetypeadvantageofsemanticrelationWordNetandHowNettocreatetheofhierarchywords．DuringthecourseofusethemodifiedtOtheofcreation，weparameterscomputeimportanceandtheordertothewordconceptoptimizelast，inhierarchy．Atunifyform，wewordswithcanmakeallwordssamereplacekeyconcepts．Substitutehavingform，whichincreasestheofVectorthebasisofveracitysemanticSpaceModel(VSM)．OnrelationabstractextractionmethodtheoftextswithintegratesrandomicityprocessinggoodqualityOnthebasisofsemanticrelati0Uextractionandexistedtwokeywordstextstructureaforwardnewmethod—thememethods，weonthebasisanalysisputpartitionoftheofbetweenThisnewmethodthedegreetwooverlapparagraphsintegratesmethod’SexcellenceIthasenhancedtherateAboveprecisionallittothatagreesinstancethatcontentiSsimilarbutwordiSdifferentKeywords：abstractextraction，semanticextraction，keywordsrelation，sub
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