許多資訊可以用來幫助警方人員以阻止犯罪或是破案，但是過去這些資訊並沒有被完整的收集及利用。因為目前提供市民報案的方式有限，且並不是最佳的方式。警方人員沒有足夠的人力和時間來作完整的筆錄，再者受害者與目擊者擔心被報復或是暴露個人隱私，因此沒有到警局報案，這些都是資料無法完整收集的一些因素。我們目前利用自然語言處理和Cognitive interview (有關心理學的interview方式) 的技術來開發線上interview系統，提供市民報案。我們採用Open Source的工具GATE (General Architecture for Text Engineering)作為資料萃取的架構，並收集開發豐富的犯罪資訊相關的字彙，例如武器、交通工具、公司名稱、人體部位、衣服、個人物品…等資訊。我們開發了超過750條的資訊萃取規則，並加上自行開發的字串比對演算法來過濾重複的字串，並取得較佳的字串。為了要驗證和評估我們的演算法，我們從網路上收集了多樣化的犯罪報告。犯罪資料來源來自於新聞、警察公開資料、論壇、部落格和其他的來源。我們把資料分成警方的報告和見證人的報告。警方的資料一般是來自於警局和新聞內容，資料通常非常制式化，很多文法和拼字的錯誤都被更改，句子的架構也都重整過。至於見證者的報告是屬於最原始的資料，通常包含很多文法和拼字錯誤。我們利用precision和recall來評估整個系統的效能。我們並建立gold standard來加強評估的可信度。我們的系統處理警方的報告可以達到96%的precision和83%的recall。同時處理見證者的報告也可以達到93%的precision和77%的recall。為了改進系統處理見證者報告的效能，我們採用spell checker來矯正拼字錯誤，最後發現使用spell checker可以改進precision(從93%進步到94%)和recall(從77%進步到79%)。我們下一步將開始產生圖形和整理不同資料的來源，期望我們的系統可以取得更多資訊並幫助警方迅速的破案。