【摘要】：[目的/意義]反恐情報(bào)工作通常依賴于情報(bào)人員的智力和經(jīng)驗(yàn),但大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理僅僅依靠人力顯然是不夠的。為了提高反恐情報(bào)信息工作效率,從而全面提升反恐情報(bào)預(yù)警能力,迫切需要自動(dòng)化智能化的情報(bào)處理技術(shù)來(lái)減輕情報(bào)人員的工作量。[方法/過(guò)程]利用人工智能領(lǐng)域最新成果深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)公開(kāi)來(lái)源信息進(jìn)行反恐情報(bào)挖掘和分類,并采用深度學(xué)習(xí)詞向量工具Word2vec對(duì)大量開(kāi)源中文語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行深度訓(xùn)練。[結(jié)果/結(jié)論]實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明深度學(xué)習(xí)算法在反恐情報(bào)的挖掘分類精度上要優(yōu)于傳統(tǒng)情報(bào)分類算法;通過(guò)Word2vec計(jì)算相似詞向量的余弦距離,利用已知的恐怖分子、恐怖組織名單來(lái)挖掘與其密切關(guān)聯(lián)的潛在恐怖分子,對(duì)于反恐情報(bào)預(yù)警工作具有積極意義。[局限]深度學(xué)習(xí)算法需要大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練,時(shí)間開(kāi)銷稍大。
[Abstract]:[purpose] counter-terrorism intelligence usually depends on the intelligence and experience of intelligence personnel, but the processing of massive data in big data's era is obviously not enough by manpower alone. In order to improve the efficiency of counter-terrorism intelligence information and improve the ability of anti-terrorism intelligence early warning, automatic intelligence processing technology is urgently needed to reduce the workload of intelligence personnel. [methods / process] Anti-terrorism intelligence mining and classification of open-source information are carried out by using the latest in-depth learning technology in the field of artificial intelligence, and in-depth learning word vector tool Word2vec is used to train a large number of open-source Chinese corpus in depth. [results / conclusion] the experimental results show that the depth learning algorithm is superior to the traditional information classification algorithm in the classification accuracy of counter-terrorism intelligence mining. The calculation of cosine distance of similar word vectors by Word2vec and the use of known lists of terrorists and terrorist organizations to excavate potential terrorists closely associated with them are of positive significance for the work of anti-terrorism intelligence early warning. [limitation] the deep learning algorithm needs a large number of samples to be trained, and the time cost is a little large.
【作者單位】： 武警警官學(xué)院;國(guó)防科技大學(xué)信息通信學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金西部項(xiàng)目“基于信息網(wǎng)絡(luò)的反恐預(yù)警體系架構(gòu)及關(guān)鍵問(wèn)題研究”(項(xiàng)目編號(hào):16XSH003);國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金軍事學(xué)項(xiàng)目“武警部隊(duì)基于信息網(wǎng)絡(luò)的反恐預(yù)警研究”(項(xiàng)目編號(hào):16GJ003-245)的階段性成果
【分類號(hào)】：G350

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本文編號(hào)：2450524