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          中國電子科技集團(tuán)公司第十五研究所岳一峰獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國電子科技集團(tuán)公司第十五研究所申請的專利基于開源情報的戰(zhàn)略意圖分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115878812B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211367498.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/36;該發(fā)明授權(quán)基于開源情報的戰(zhàn)略意圖分析方法是由岳一峰;張昊;任祥輝設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-11-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于開源情報的戰(zhàn)略意圖分析方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及一種基于開源情報的戰(zhàn)略意圖分析方法,屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括獲取開源情報文本、進(jìn)行預(yù)處理;提取多個事件要素,以及對事件的核心詞進(jìn)行提取;提取包含元事件對的事件依存子圖;得到元事件對中各個元事件對應(yīng)的標(biāo)注標(biāo)簽;構(gòu)建初步事理圖譜;獲取優(yōu)化的事理圖譜;通過戰(zhàn)略事件預(yù)測模型對優(yōu)化的事理圖譜中的事件進(jìn)行后續(xù)事件預(yù)測,并獲取優(yōu)化的事理圖譜中事件的誘因。本申請?zhí)峁┑姆椒◤姆墙Y(jié)構(gòu)化文本中挖掘信息、整合相關(guān)數(shù)據(jù)和資源以及擴展開源情報文本數(shù)據(jù)集,對開源情報文本數(shù)據(jù)集中的事件要素、事件關(guān)系進(jìn)行提取,通過事理圖譜分析敵方戰(zhàn)略意圖,實現(xiàn)傳統(tǒng)情報工作向信息化、智能化轉(zhuǎn)變,為情報分析工作提供輔助決策能力。

          本發(fā)明授權(quán)基于開源情報的戰(zhàn)略意圖分析方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于開源情報的戰(zhàn)略意圖分析方法,其特征在于,所述方法包括: 通過多種方式獲取開源情報文本,并將開源情報文本以文件形式存儲于文件服務(wù)器中; 對文件服務(wù)器中的開源情報文本進(jìn)行預(yù)處理,獲取開源情報數(shù)據(jù)集; 通過開源情報數(shù)據(jù)集訓(xùn)練事件要素提取模型以及事理關(guān)系抽取模型,得到其相應(yīng)的模型參數(shù); 通過事件要素提取模型對開源情報數(shù)據(jù)集中的報文按事件類型進(jìn)行分類,并根據(jù)分類提取多個事件要素,以及對事件的核心詞進(jìn)行提取; 通過事理關(guān)系抽取模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識模塊對開源情報數(shù)據(jù)集中的報文進(jìn)行向量化處理得到報文的語義向量,并通過句法分析模塊獲取語義向量之間關(guān)系建立各個事件的事件依存圖,以及提取各個事件對應(yīng)的元事件組成的元事件對,提取包含元事件對的事件依存子圖; 將獲取的事件依存子圖對應(yīng)的鄰接矩陣以及鄰接矩陣對應(yīng)的特征向量表示矩陣輸入到事理關(guān)系抽取模型的注意力表示模塊中獲取各個事件對應(yīng)的各個元事件之間關(guān)系的類別,將有關(guān)系的元事件對和元事件對對應(yīng)的特征向量輸入至事理關(guān)系抽取模型的CRF層中得到元事件對中各個元事件對應(yīng)的標(biāo)注標(biāo)簽,并進(jìn)行輸出; 構(gòu)建包含事件的核心詞、事件要素以及元事件關(guān)系的初步事理圖譜; 通過事件推理模型對初步事理圖譜進(jìn)行完善,獲取優(yōu)化的事理圖譜; 通過戰(zhàn)略事件預(yù)測模型對優(yōu)化的事理圖譜中的事件進(jìn)行后續(xù)事件預(yù)測,并根據(jù)事理圖譜中的元事件關(guān)系,獲取優(yōu)化的事理圖譜中事件的誘因。

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