识别巴西谋杀女性案前警察报告中的风险模式：基于长短期记忆网络（LSTM）的分析

谋杀女性是指杀害女性受害者的行为，通常由亲密伴侣或家庭成员实施，且与基于性别的暴力相关。研究表明，在这些谋杀发生之前存在暴力升级的模式，这突显了如果能够评估受害者面临的危险程度，则具有预防的潜力。机器学习通过基于暴力的文本描述预测风险水平，为应对这一挑战提供了一种有前景的方法。在本研究中，我们采用长短期记忆网络技术来识别巴西谋杀女性案前警察报告中的行为模式。我们的首要目标是将这些报告的内容分类为表明受害者被谋杀风险较低或较高，准确率达到 66%。在第二种方法中，我们开发了一个模型来预测受害者在一系列模式化事件中可能经历的下一个行动。这两种方法都有助于理解和评估与家庭暴力相关的风险，为当局提供有价值的见解，以保护女性并防止局势升级。