人工智能技術(shù)的發(fā)展,正在改變未來作戰(zhàn)的方式及制勝機(jī)理,合理有效地利用人工智能技術(shù)進(jìn)行情報(bào)的獲取與應(yīng)用將極大地提高軍事行動(dòng)的目的性和有效性。本文分析了軍事情報(bào)獲取問題的難點(diǎn)和待解決的問題,基于"先分解后集成"的思想,針對(duì)待解決的問題,結(jié)合文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立了"文本挖掘（Text Mining）+人（People）+智能技術(shù)（Intelligence）&集成技術(shù)（Integration）"模型（TPI&I模型）。通過模型中的數(shù)據(jù)管理模塊、Hadoop集群模塊、文本信息挖掘模塊,數(shù)據(jù)挖掘模塊等,提高了復(fù)雜多維軍事情報(bào)的可分析性及信息提取效率,為實(shí)際作戰(zhàn)中情報(bào)信息的獲取和利用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 

【文章來源】：軍民兩用技術(shù)與產(chǎn)品. 2020,(08)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

情報(bào)信息獲取框架圖

原始文本及網(wǎng)絡(luò)文本格式多樣、信息量巨大，且格式不規(guī)范、內(nèi)容不完整、重復(fù)無效的信息會(huì)降低文本挖掘的效率并影響文本挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確度。為了降低這些因素的不良影響，在進(jìn)行正式文本挖掘前對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行降噪處理具有重要意義[5]。文本預(yù)處理主要包括去標(biāo)記、分詞、去停用詞、關(guān)鍵詞提取等4個(gè)主要步驟。文本分詞之后，因?yàn)椴皇撬械脑~都有意義，且基于向量空間模型的文本表示會(huì)造成數(shù)據(jù)密度較小，因此需要進(jìn)行去停用詞和關(guān)鍵詞提取操作。關(guān)鍵詞提取時(shí)，需要根據(jù)不同關(guān)鍵詞在對(duì)應(yīng)文章中所占比重進(jìn)行比較，設(shè)關(guān)鍵詞ti相對(duì)于文章dj權(quán)重值為wij，計(jì)算公式如下：

數(shù)據(jù)挖掘模塊包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果輸出等4個(gè)步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需要根據(jù)實(shí)際需要選擇數(shù)據(jù)庫來確定數(shù)據(jù)來源，并在執(zhí)行過程中完成數(shù)據(jù)抽取工作[7]。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成。具體的執(zhí)行過程則需要根據(jù)用戶定義的規(guī)則來實(shí)現(xiàn)。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，需要根據(jù)實(shí)際需要，運(yùn)用各種類型的數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)執(zhí)行挖掘算法，經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)挖掘算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析、支持向量機(jī)、聚類分析等。最后，該系統(tǒng)將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果輸出給專家系統(tǒng)和情報(bào)人員，以供進(jìn)一步的分析處理。（五）其他AI技術(shù)模塊

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練專家系統(tǒng)知識(shí)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 畢璐,劉斌,張鵬海.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019(02)
[2]基于在線評(píng)論文本挖掘的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析模型構(gòu)建及應(yīng)用[J]. 張振華,許柏鳴.  情報(bào)科學(xué). 2019(02)
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碩士論文
[1]基于爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘的電商頁面信息分析[D]. 呂博慶.蘭州大學(xué) 2018
[2]基于Spark的Web文本挖掘系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張馨允.吉林大學(xué) 2016
[3]網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙茉莉.電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3612505