軍事領(lǐng)域知識(shí)圖譜是鏈接作戰(zhàn)部隊(duì)、指揮系統(tǒng)、武器平臺(tái)等各類作戰(zhàn)要素的橋梁,是打通各軍兵種不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域間信息隔閡的重要手段�，F(xiàn)有的知識(shí)圖譜多為面向通用領(lǐng)域的通用知識(shí)圖譜,而針對(duì)軍事特定領(lǐng)域的行業(yè)數(shù)據(jù)并沒有成熟的領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建以及表示方法。對(duì)此,基于未來信息化、智能化作戰(zhàn)領(lǐng)域?qū)︓娛轮R(shí)采集、存儲(chǔ)、表示、查詢等技術(shù)的特殊需求及圖譜在部隊(duì)平時(shí)及戰(zhàn)時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景,初步探討了軍事領(lǐng)域知識(shí)圖譜當(dāng)前面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn),提出了軍事領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建及應(yīng)用技術(shù)架構(gòu),并對(duì)基于本體體系的知識(shí)表示、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)抽取、跨領(lǐng)域知識(shí)融合、知識(shí)計(jì)算、知識(shí)應(yīng)用等知識(shí)全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵問題及核心技術(shù)進(jìn)行研究,以滿足軍事領(lǐng)域?qū)χR(shí)的深度、準(zhǔn)確性的嚴(yán)格要求。 

【文章來源】：指揮控制與仿真. 2020,42(04)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

軍事領(lǐng)域知識(shí)圖譜在作戰(zhàn)指揮中的應(yīng)用模型

通用的知識(shí)圖譜主要強(qiáng)調(diào)知識(shí)的廣度,是運(yùn)用百科數(shù)據(jù)自底向上的方法進(jìn)行構(gòu)建。而領(lǐng)域知識(shí)圖譜面向不同的領(lǐng)域,其數(shù)據(jù)模式不同,應(yīng)用需求不同,需要通過一套通用的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范來指導(dǎo)構(gòu)建,基于行業(yè)特點(diǎn)及專家經(jīng)驗(yàn)定制實(shí)現(xiàn)。軍事領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建及應(yīng)用是一個(gè)系統(tǒng)工程,其從無到有的構(gòu)建過程分為六個(gè)環(huán)節(jié),本文稱其為領(lǐng)域知識(shí)圖譜的全生命周期,其設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)流程主要包含知識(shí)表示、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)計(jì)算、知識(shí)計(jì)算與演化、知識(shí)應(yīng)用[13-14],如圖2所示。數(shù)據(jù)層是整個(gè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ),與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不同,軍事領(lǐng)域數(shù)據(jù)的來源與類型不同,含軍用數(shù)據(jù)庫、作戰(zhàn)文書、情報(bào)文本、圖像、流媒體等多源異構(gòu)的軍事數(shù)據(jù),主要來源于軍用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫及已有/在研型號(hào)信息系統(tǒng)上獲取的目標(biāo)情報(bào)等信息。

2)在對(duì)作戰(zhàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)抽取的基礎(chǔ)上,對(duì)非結(jié)構(gòu)化的軍事數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)抽取,通過增量迭代的方式逐步擴(kuò)大知識(shí)規(guī)則。軍用領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或者半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要包含作戰(zhàn)文書、情報(bào)文本以及戰(zhàn)場(chǎng)的圖像及視頻數(shù)據(jù),且業(yè)務(wù)特征較明顯,適合采用機(jī)器學(xué)習(xí)的采樣方法。軍事領(lǐng)域知識(shí)圖譜與通用知識(shí)圖譜不同,它在構(gòu)建過程中需要根據(jù)軍事應(yīng)用的需求定義明確的命名實(shí)體以及實(shí)體關(guān)系。因此,對(duì)于軍事領(lǐng)域中的知識(shí)抽取任務(wù)均是有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。在對(duì)作戰(zhàn)文書和情報(bào)文本等文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)抽取時(shí),選擇采用基于深度學(xué)習(xí)的有監(jiān)督方法。例如,在作戰(zhàn)文書的抽取上,采用一種基于序列模型并結(jié)合位置注意力機(jī)制的實(shí)體和關(guān)系聯(lián)合抽取模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)重疊實(shí)體關(guān)系的抽取,提高識(shí)別重疊實(shí)體的準(zhǔn)確率。此外,對(duì)于圖像、視頻及語音等數(shù)據(jù),首先使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換,將其描述為文本,并以此與現(xiàn)有知識(shí)進(jìn)行規(guī)則匹配。4.4 基于多特征的跨域知識(shí)融合技術(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]大規(guī)模知識(shí)圖譜服務(wù)的系統(tǒng)與應(yīng)用研究[D]. 何亮.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
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本文編號(hào)：3495550