从证据链条看刑事案件的真相
在刑事案件中，关键的一环就是证据。只有获得足够可信度、充分量且合法有效的证据，才能确定罪犯是否有罪以及如何定罪处罚。
但是，在实际办案过程中，往往会存在着各种问题和挑战。比如说：可能涉及到众多被害人或目击者之间对于细节和时间顺序不同而导致出现冲突；因为技术设备、程序操作等原因引起物理性质上数据失真甚至遗漏；也可能面临信息获取难度大、来源单一等情况下无法进行更加完整准确地调查取证……这些困境都将影响警方所收集并呈交给检察机关审查起诉的相关材料是否具备充分权威性与可靠性。
此时，“知识图谱”（knowledge graph）作为新型AI算法逐渐流行开来，并可以用于构建连通结点式网络模型来协助解读复杂数据背后隐藏含义和联系。基本思路是利用计算机自动化处理手段抽象概括输入文本内容特点，并通过语义连接方式呈现其内部组成架构体系——即指针对前期已经完成预先标注分类学习工作形成了某个领域专业知识库存储结构模板，在运转时依赖该桥接节点帮忙串联用户提供源头资讯然后输出高效结果。（注意：以下功能仅限“虎符平台”的beta测试版本）
那么我们接下来试想一个场景：
当发生某项重要事件需要追溯历史记录时候，“虎符智能系统”首先根据初步线索排除非正常干预情况, 确认主观敷衍态度/恶意篡改阻断控制操作风险较低. 具体而言包括两个层次:
- 客户端 & 数据采集管理: 尤其针对公安局政府单位等互联网+应用服务客户端(移动APP/Web)日志文件, 操作记录表格数据库 or 多元素异质化格式视频音频图片直播流水线资源.
- 服务器 & 跨界链接: 建立海量去重筛选清洗归类好每份"三明治"(Sandwiches): 上层面向搜索查询传输展示; 下沉则保留核心价值触角穿插其他社交购物金融医美科技产业.
同时 “虎符智能系统” 还可以通过深入挖掘以上第二级别精华节点内容进行进
