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基于循环神经网络的作战文书实体关系抽取: 2022年; 基于指挥信息系统的作战文书智能处理是未来指挥智能化的基础,采用自然语言处理的方法从非结构化作战文书中抽取出结构化的作战数据对于辅助指挥员决策有着重要意义.其中作战文书实体之间的语义关系是战场态势理解的基础,对于获取对抗双方中的作战编成、部署位置、目标状态、指挥关系具有重要价值.针对作战文书实体关系抽取中传统方法的人工构建特征不充分、军事领域中文分词不准确、输入与输出之间的相关性考虑不足等问题,本文提出了基于深度学习的关系抽取方法.结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量对汉字语义的表示能力和注意力机制对输入与输出相关性的学习能力,构建了Character+Bi-LSTM+Attention实体关系抽取模型.为验证方法的有效性,在学员训练文书语料集上进行了实验,实验结果表明,该方法抽取效果较传统方法有进一步提高.; 王学锋杨若鹏贾明亮; 关键词：作战文书实体关系抽取

作战文书中部队番号的自动识别方法被引量：1: 2020年; 提出一种基于有穷自动机的自动识别方法,结合部队番号的构成特征,对汉语组块识别方法进行改进,提出了一种适合计算机处理的递归型部队番号组块规则,并构造了对应的LR(0)文法,实现了部队番号的有效识别。实验结果表明:该方法对作战文书中部队番号识别的召回率、精确率均在95%以上,这种识别方法是可行的。; 唐坚刘海燕; 关键词：作战文书有穷自动机

基于序列模型的作战文书知识抽取技术研究被引量：2: 2020年; 作战文书具有实体名称复杂多样但结构规范的特点,并且在句子中有大量的重叠实体关系。对于作战文书的知识抽取,现有的方法中采用的流水线模型有误差传播以及关系冗余的问题造成关系抽取能力较差,并且现有的流水线模型无法抽取作战文书中复杂的重叠实体关系。针对这些问题,文中提出了一种基于序列生成模型并结合位置注意力机制的实体与关系联合抽取模型。通过使用作战文书作为数据集并与其他知识抽取模型做对比实验,论文模型既提高了识别非重叠实体关系的准确率,又实现了对重叠实体关系的抽取,从而提高了作战文书知识抽取的整体效果。; 王乾铭程健庆李吟; 关键词：作战文书知识抽取

基于深度学习的作战文书命名实体识别被引量：12: 2019年; 随着深度学习技术的不断发展,基于双向长短期记忆网络和条件随机场的神经网络模型被广泛应用到作战文书以及军事命名实体识别的研究中。提出了一种基于CNN-BiLSTM-CRF的作战文书命名实体识别方法,首先利用卷积神经网络(CNN)提取字符级特征向量,而后与词向量、词性特征向量进行拼接作为输入,从而达到提高识别率的目的。同时,分析命名实体在不同分类标注情况下,对模型性能所产生的影响,并提出一种针对作战文书命名实体识别的细分类标注策略。实验结果证明,该模型相对于其他方法表现出了更好的性能,且细分类的标注体系对于特征表达有一定的帮助。; 张晓海操新文高源; 关键词：作战文书命名实体识别神经网络

基于BI-LSTM-CRF的作战文书命名实体识别被引量：5: 2019年; 为解决部分军事命名实体导致规则、统计等传统模型识别率不高的问题,提出一种基于双向长短期记忆—条件随机场(BI-LSTM-CRF)的作战文书命名实体识别方法。介绍作战文书命名实体识别的概念、特点,给出模型具体训练方法与步骤,在手工构建的数据集上进行开放性测试。结果表明,该方法能有效提升作战文书命名实体的识别准确率,模型最终的识别精确率和召回率分别达到91.40%和90.43%。; 张晓海操新文彭双震温玉韬; 关键词：作战文书命名实体识别 CRF

基于深度学习的作战文书事件抽取方法被引量：4: 2019年; 从大量非结构化的作战文书中抽取关键事件信息并以结构化方式描述,是构建作战知识图谱、挖掘隐性战场信息、动态更新战场态势图的基础工作。我军体制编制调整改革常态化运行后,作战文书中涌现出诸多新型作战力量、新式部队番号和新颖作战运用方法,依靠人工构建模板提取作战文书事件的传统方法已难以为继,重新构建模板不仅异常复杂,而且通用性和泛化性不强。针对以上问题,提出一种基于深度学习的作战文书事件抽取方法。结合双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)神经网络对较长句子上下文的记忆能力、动态字向量(Embedding from Language Models of Character,ELMo)对汉字语义的多重表示能力和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)对标注规则的学习能力,构建了基于ELMo+Bi-LSTM+CRF作战文书事件抽取模型。为验证方法的有效性,在演习导调文书语料集上进行了实验,实验结果表明,该方法抽取效果较好,对于从大规模作战文书文本中抽取事件信息来说,能够满足一定的应用需求。; 王学锋杨若鹏李雯; 关键词：作战文书事件抽取

对实战化训练中作战文书的思考: 2016年; 实战化训练中,作战文书建立在对未来战场的全面预想基础之上,集中体现了各级指挥员及指挥机关的作战指挥水平。准确把握实战化训练中作战文书时效性强、准确、简练、密级要求高等特点,熟练掌握并正确使用作战文书,对提高实战化训练水平,具有重要的现实意义。; 史泽云王志坚; 关键词：作战文书实战化训练

作战文书关键信息抽取方法被引量：3: 2014年; 作战文书关键信息抽取是实现自动标图系统的关键。现有研究多以文书处理流程设计为主,未深入分析军标用法,信息抽取不完整。为完整提取信息,提出了基于分词处理与语义角色标注(SRL)相结合的文书关键信息抽取方法,实验证明方法有效、可行。基于文中方法所设计的信息抽取系统,已在某集团军内推广、应用。; 谢宝陵刘侃汤超君; 关键词：信息抽取中文分词语义角色标注作战文书

基于语义Web的作战文书理解关键技术研究: 随着信息时代战争形态和环境的变化,我军现代化建设已经步入机械化和信息化建设双重发展轨道,尤其军队兵种不断扩大,指挥范围更广,信息量更多,对网络化指控系统一体化协同作战的需求和高效能的军队指挥系统已迫在眉睫。军队指挥系统整...; 张倩倩; 关键词：作战文书语义网自动分词; 文献传递

基于XML的作战文书自动处理关键技术研究: 作战文书的自动处理是指挥自动化系统设计的重要内容。论文以“十二五”总装预研项目:某某辅助决策系统研究为背景，对作战文书的生成方案及系统的功能模块进行设计，对其中的关键技术进行研究。论文主要工作如下:　　 (1)针对目前...; 韩旭; 关键词：作战文书 XML格式数据库网络传输 AES算法; 文献传递

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