以智能技术推动军事科技信息创新发展(5)

图4展示的是通过智能技术自动挖掘实现的对于“机构”类情报对象“The Pentagon”(五角大楼)的深度揭示，包括与之相关的“装备/产品”“人物”“机构”“项目”“报告”等各类情报对象。

5.3 运用信息挖掘与融合技术实现对“技术”的描述

“技术”是军事科技信息的重要组成要素，是军事科研、军队管理高度重视的研究对象。特别是前沿、高新技术，军事战略价值非常大，非常需要通过手段对“技术”的定义、用途、属性等进行挖掘、融合和组织。在实践中，笔者基于超过1亿篇科技文献摘要，通过实体抽取、属性识别、关系识别等流程自动归并出2.4万个技术定义、35万个技术用途、381万技术属性片段，形成了大数据环境下基于智能手段驱动的技术全局透视，如图5 所示。

5.4 针对特定目标实现全局画像服务

如图2所示，“画像”是军事科技信息智能挖掘应用的重要形式。图6 展示的是针对美国非常有代表性的机构之一“DARPA”，通过采用信息感知与融合技术、知识构建与推理等智能手段，融合网络动态、文献、项目、经费等数据，以及机构关系挖掘、事件挖掘等智能分析构建的DARPA机构画像。该服务产品以“DARPA”为研究对象，包括“信息库”“事件仓”“时间墙”“关系网”“架构图”“经费表”6个维度，从动态、事件、项目、人员、关系等多个层面实现了对DARPA相关情况的动态监测、梳理、组织、挖掘、分析和展示。

5.5 面向军事科技特定领域建设数据智能汇聚产品

运用军事科技信息回答特定领域的专业问题，构筑领域特色产品是智能技术在军事科技信息中的重要运用方式。

针对网络空间、太空两个热点领域，笔者综合应用智能技术手段，探索建设了“网络空间数据分析服务系统”和“太空数据分析服务系统”，在对两个领域相关信息进行实时采集基础上，自动抽取出相关人物、机构、热点事件等，并根据关注的子领域自动形成知识服务。如图7所示。

本文提出了“智能+军事科技信息”理念，并从需求、技术体系、实践探索等多个方面展示了智能技术在军事科技信息创新发展中深入运用的可能性和发展方向，希望能够对相关行业和领域建设提供参考和借鉴。□

图5 技术属性自动挖掘与展示

图6 基于智能技术的机构自动画像产品

图7 网络空间人物、机构自动识别，以及太空知识库建设

[1] 国家大数据产业发展规划(2016—2020年)[EB/OL].[2018-05-05].

[2] “十三五”国家信息化规划[EB/OL].[2018-05-05].

[3] 习近平：实施国家大数据战略加快建设数字中国[EB/OL].[2018-05-05].

长期以来，科技信息一直是推动科技发展的先遣队。站在改革强军的时代关口，面对新一轮科技革命和加快军事智能化发展、实现军队建设全面创新超越的需求，军事科技信息工作应该在理念、方法、手段、模式等方面解放思想、积极创新、快速转型，特别是要高度重视智能化技术运用，努力通过“智能+”实现领域实力的弯道超车和全面提升。1 智能技术已成为科技信息发展的重要推动力从科技信息行业发展看，随着各国大数据战略实施和科研第四范式发展转型，科技信息服务正加速推进传统文献碎片化、异构数据整合化、领域知识关联化。在技术方面，随着大数据、人工智能等技术的逐渐完善和应用实践，文献报告机器助手、信息自动推荐系统、学科关联知识挖掘系统等逐渐成熟，服务内容精准化、专业化、方案化以及服务方式泛在化、层次化等趋势明显，科技信息服务智能化已成为未来发展的大趋势。欧美等发达国家非常重视智能技术在科技信息领域的运用，开展了一系列着眼未来的关键技术攻关项目并已形成一批初步成果。2011年，美国情报高级研究计划局(IARPA)与美国情报总监办公室(ODNI)联合启动“科技动向理解与预测”(FUSE)项目，旨在通过持续挖掘各研究领域、多语种的科技文献和专利信息，依托大数据智能分析技术，发现最新研究动态和热点，定期评估新兴技术发展前景，预测潜在的颠覆性技术。该项目于2015年8月完成，其对3年内技术重要性预测的准确率达到45%。2013年，美国高级研究计划局(DARPA)推出“文本深度发掘与过滤”(DEFT)项目，开发能够更好理解人类语言的深度学习技术，帮助情报分析师快速处理大量文本和语音信息，了解“人物、时间、地点、事由”等关键信息并解读一些模糊的说法或者暗示。该项目2013—2018年累计投资超过1.1亿美元。2014年，DARPA启动“全球定量分析”(QGA)项目，采用先进的机器学习技术，从大量开源数据中生成情报，实现对新型威胁的态势感知和重大事件预测。2016年，DARPA发布“知识表示”项目，重点开发在统一的知识框架内表示异构数据和知识的数学工具。欧洲方面，2006年英国国防部启动“科学技术水平扫描”项目，旨在通过扫描海量科技文献关注科学技术的新进展，特别是那些可能被忽视和有国防应用潜力的科学机遇，对国防部科技视野中空白区域的新动向进行早期评估。2015年，欧洲防务局推动“技术观察”活动，开发可视化技术观察工具，为欧洲防务局开展近期和中期技术评估、技术优先级评判等提供支撑。诸如此类的规划和项目还很多。可以看出，随着大数据、人工智能等现代信息技术的迅猛发展，机器学习、自然语言理解、分布式计算等新兴技术已经越来越多地应用于科技信息的挖掘分析当中，为深化科技信息应用能力提供了新的思路和方法。2 从战略高度认识“智能+军事科技信息”的重要意义2.1 智能技术的突破能力是军事科技信息能力增长的核心决定因素当今世界，没有信息化就没有现代化。长期的实践证明，军事科技信息能够在服务宏观管理和战略谋划方面发挥决策支持作用，在服务国防尖端技术研发方面发挥科技先导作用，在服务军事斗争准备方面发挥信息保障作用，在服务国防科技知识普及方面发挥知识传播作用。多年来，以信息检索、信息采集、信息处理、文本挖掘、知识管理、信息集成服务、个性化推荐等技术为代表的科技信息技术，在服务科技信息资源建设、创新科技情报研究模式、打造科技信息服务模式与手段、推动科技信息工作快速发展中发挥了重要作用，为科技信息工作更好服务于决策层、用户个体等不同层面提供了坚实保障，是科技信息工作走向网络化、信息化、数字化的重要依靠。从前面的分析可以看出，全球科技信息已经向信息化、智能化大幅推进。大数据、人工智能等技术的兴起为科技信息技术发展带来了新的春天。规模快速增长的海量数据，以及挖掘和利用价值的不可估量，使得信息自动采集、信息分类、关系挖掘、脉络分析等一系列大数据技术成为信息科技关注的热点；脑科学、神经网络、推理与仿真等技术研究的日趋深入与成熟，为智能技术走进并服务于科技信息领域提供了现实可能。面对时代潮流，一方面军事科技信息通过智能技术的广泛介入实现能力大幅跨越已经成为可能，智能技术的支撑乃至决定作用日趋明显；另一方面，如何在中短期内大幅提升我军对科技信息智能挖掘与服务技术的全局把控能力，使智能技术成为推动军事科技信息向智能分析与服务转型的加速器和主动力，已经成为深入挖掘军事科技信息战略作用，加快释放其巨大潜能，推动实现军事科技信息工作根本性、革命性变革的重要抓手和突破方向，“智能+军事科技信息”必须提上发展日程 “智能+军事科技信息”是顺应国家总体战略布局的时代召唤从国家战略利益角度看，“智能+军事科技信息”深刻体现着科技信息的军事领域应用特征，是推动国家科技信息智能应用全面发展的重要工作。2016年，工业和信息化部发布《国家大数据产业发展规划》[1]，提出大力推进大数据技术研发，力争到2020年在大数据获取、存储管理和处理平台技术领域达到国际先进水平，在数据挖掘、分析与应用等算法和工具方面处于领先地位，形成一批自主创新、技术先进的应用产品。同年12月，国务院印发《“十三五”国家信息化规划》[2]，指出要加强包括人工智能、大数据认知分析等在内的新兴技术的基础研发和前沿布局，全面推进重点领域大数据的高效采集和有效整合。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出加快人工智能与经济、社会、国防的深度融合，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面提升人工智能科技创新能力，加快促进人工智能技术军民双向转化。2017年12月，习近平主席发出实施《国家大数据战略》号召[3]，提出瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，推进数据资源整合和开放共享，将大数据作为提升国家治理现代化水平、保障国家数据安全的重要抓手，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。这些重大战略举措，充分体现了智能技术在国家数据规划建设中的作用地位。军事科技信息既具有科技信息的普适特点，又具备来自军队、服务军队、满足军队需求的特点。通过“智能+军事科技信息”建设，一方面将推动军事科技信息从传统模式向智能分析、智能服务转型，通过技术创造军事科技信息新的应用可能，加快科技信息在军队宏观决策、科研、管理、训练、武器装备建设及军事行动等各方面的积极融合，形成更多、可见的智慧型、变革型应用，全面支撑军队向信息化、智能化发展；另一方面，也势必成为国家科技信息智能应用的有机组成和重要示范，充分体现科技信息鲜明的军、民两用性，以及在“大科学、大转化、大协同”中的基础性、通用性地位和价值。3 深入剖析军事科技信息智能化的现实需求对于军事科技信息智能化的现实需求，可以从宏观和微观两个角度具体分析 微观层面需求主要是科技信息工作的基本流程和主要环节所面临的问题和需求，例如传统工作中信息搜集能力受限、智能化手段欠缺、研究范畴和深度不足等诸多问题，如表1所示 宏观方面需求主要从科技信息作用点出发考虑对智能技术的需求。如图1所示。4 科学谋划和构建军事科技信息智能技术体系面对战略需要和现实需求，加快推动和发展军事科技信息智能技术发展已成为当务之急。表1 从科技信息主要环节看军事科技信息智能化需求环节问题需求信息搜集获取环节“找不到”“找不全”问题:———传统手段对信息“采不全”;———人工采集费时费力;———受条件限制导致“采不到”;———动态采集、自动采集能力弱;———针对特定目标难以实现有效跟踪;…… 获取的信息更全面、更及时; 能够实现全局、全时性动态监测信息处理环节“融不了”“连不通”问题:———不同形式、不同来源信息融合程度差,不好充分利用;———海量信息处理难度大,无从下手;———信息处理侧重形式上的整合,缺少知识挖掘手段;…… 自动融合多源异构信息; 多维度信息关联; 多维度知识挖掘与组织信息利用环节“看不见”“看不清”问题:———信息太多,淹没在信息海洋中;———只看到信息表面,难以看清信息本质;———信息利用不充分,难以满足深度分析需求;———信息不符合个体需求;…… 自动发现信息价值、规律、特点、趋势等; 显性和隐性知识挖掘与利用; 实现“大数据”到“小数据”的精准服务; 辅助人力判断图1 从宏观层面看军事科技信息智能化需求4.1 军事科技信息智能技术概念与建设思路军事科技信息智能技术，指用于军事科技信息发现、采集、处理、分析、管理、服务等环节的，以大数据技术为代表的一系列智能技术的统称。军事科技信息智能技术体系建设的基本思路是：聚焦军事科技信息大数据智能处理、智能分析、智能服务等科学问题，科学规划军事科技信息智能技术组成体系，面向不同用户、不同需求，形成涵盖“扫描”“画像”“评估”“预测”等层次递进、各有侧重的多维度科技信息智能运用能力，组织开展相关技术研究，重点突破数据自动标注、知识自动构建、脉络自动综述、态势自动研判等核心关键技术 军事科技信息智能技术体系构成从军事科技信息工作需求(例如表1、图1所示)，结合大数据等智能技术发展水平和趋势，军事科技信息智能技术体系至少应包括4个层面，如表2所示 智能技术发展需要考虑军事科技信息特点和特殊需求表2从4个层面对军事科技信息智能技术体系进行了初步设计。每一项关键技术的具体研发过程都需要充分考虑军事科技信息特点，在技术研发方向、重点、模型训练、算法优化等方面突出军事需求，实现适用于军事科技信息的技术工具。1)信息感知与融合的范围既要兼顾军事特色，又要考虑军民通用信息。军事科技信息，主体上主要涉及具有明显军事特色的信息，例如，军队各类活动和系统平台产生的信息，如装备建设信息、科研成果信息等；地方产生的与国防和军队建设发展相关的数据，比如国防科研能力数据、国家科研基础设施数据等；国外与国防和军队建设相关的数据，比如世界武器装备数据、美国国防科技报告、简氏防务周刊及年鉴等。除此以外，军事科技信息还包括泛化的与科技信息相关、军事通用或可能用到的信息，例如基础科学信息、通用百科信息、材料特性数据、人类基因组数据等。因此，在发展军事科技信息感知与融合技术时必须能满足更广泛范围、多样化信息存在环境、多种信息形式的信息采集、处理、融合需要。要建立军事数据特有的分类体系，收集整理不同的训练样本，有针对性地训练出适用于军事科技信息的自动分类模型，实现按军事领域对不同来源海量信息的自动分类。2)军事科技知识构建技术要突出军事特有知识对象。军事科技信息中涵盖的知识，既有通用知识中的人员、机构等对象，更有军事关注的“装备”“型号”“参数”“性能”“用途”“经费”等(笔者称之为“情报对象”，见后续的“应用实践”)。这些对象是军事科技知识构建需要重点考虑和研究的。在技术手段实现过程中，需要针对这些对象特有的属性、相关关系，在实体识别、属性识别、关系识别等方面建立特定的处理挖掘模型、算法和流程。另外，针对军事科技信息中的这些知识，以什么样的关系描述框架和形式进行组织，采取什么样的可视化技术予以展现等，都需要根据不同的数据类型、性质进行具体设计和实现。表2 军事科技信息智能技术体系技术方向目标典型的关键技术 军事科技信息感知与融合技术 实现对科技信息全局资源的发现、感知、获取和融合———高价值信息源自适应发现与跟踪技术———深网与反封锁信息采集技术———信息内容标注技术———信息自动分类技术———多源异构信息集成技术等 军事科技知识构建与推理技术 研究知识表示、知识形成与知识运用问题———军事知识自动抽取与知识库构建技术———军事事件自动抽取技术———军事对象发展脉络挖掘技术———多源军事知识融合与更新技术———军事知识推理与应用技术等 军事科技信息分析研判技术 研究信息深层挖掘与分析运用问题 ———军事科技信息基础分析技术———军事科技信息可信度与价值评估技术———科技文献深度挖掘技术———科技发展评估技术———科技发展预测技术等 军事科技信息智能服务技术 研究智慧精准服务问题 ———用户需求建模技术———军事科技信息智能推荐技术———军事科技信息自动问答技术———军事科技信息自动综述技术———军事科技信息可视化技术———军事科技信息人机交互技术等图2 军事科技信息智能技术应用构想3)事件描述与抽取需要充分考虑军事需求。事件是需要领域化的。不同领域关注的事件不同，描述形式差别很大。针对军事科技信息，需要建立有针对性的事件描述类别和识别技术。例如，笔者针对军事科技信息就设计了十余种事件，如“研发”“军售”“交付”“部署”“维修/升级/更新”“发射/试验”“展示/发布”“拨款/经费”等。不同事件的施事者、受事者、触发词不同，需要的标注语料也不同，针对每一类事件需要训练建立自己的事件抽取模型。无论是事件分类体系的研究，还是实际可用的训练模型，军事科技信息领域都具有自己的特点。4)军事应用的特殊需要对智能技术的研发提出了更高要求。从多种渠道中扫描汇聚的海量军事科技信息中难免存在着错误、虚假甚至是故意的“迷雾”和“陷阱”，而这些对军事应用来说产生的影响可能是致命的。为此，信息可信度与价值评估技术在军事科技信息智能技术体系中的分量就显得非常重要，也是需要重点、尽早安排突破的技术方向。军事科技信息智能技术体系的其他具体发展方向中还存在很多因“军事需求”而特别需要突出的技术方向。例如图1中指出的“由此及彼，由表及里”，就对知识推理技术、分析挖掘技术的技术成熟度、实用性和军事应用效果等提出了迫切需求 军事科技信息智能技术应用效果构想军事科技信息感知与融合、军事科技知识构建与推理、军事科技信息分析研判、军事科技信息智能服务等军事科技信息智能技术的建设，有望大幅提升军事科技信息的应用能力，突破传统的信息搜集、信息推送、信息传递等简单应用形式，从回答问题的角度重新组织军事科技信息。在此，笔者提出了基于智能技术的军事科技信息自动化、智能化应用模式，包括“扫描”“画像”“评估”“预测”4个不同层级、相互关联且相互支撑的应用理念，期望能够从微观到宏观全面支撑各项现实需求。应用效果的构想如图2所示。其中，“扫描”对象覆盖网站、微信、微博、Twitter等多源数据，涉及军事科技相关动态、期刊、会议文献、科技报告、发明专利、项目基金、标准、图书等多种资源，充分考虑文字、图片、视频等多种数据类型。在此基础上，能够自动监测世界主要军事科研管理机构与创新主体，自动发现并梳理重要军事科研活动、科技突破、管理创新等情况，形成对世界军事科技发展“新概念”“新进展”“新热点”的实时感知。图3 针对开源网络数据的军事科技信息动态监测与扫描“画像”包括从海量军事科技信息中自动发现并系统积累相关机构、人员、项目、政策、规划、技术、产品等知识，构建动态更新的军事科技知识图谱，形成对世界军事科学发展态势的系统认知等。通过建设，能够具备对军事科技情报对象的概念、属性、关系、评价、常识等知识抽取能力，具备对情报对象的行为活动、属性变动、关系变动、演化变化等自动识别和关联分析，能够掌握知识库扩展关联、有序组织与快速更新能力，能够基于知识推理与应用技术，实现各类实际业务环境中军事科技知识的高效应用。“评估”主要是从多维度实现对目标现状(包括态势、程度等)、能力、影响等问题的深入分析和客观评价，包括对不同评估对象(例如人、机构、装备、项目、期刊、会议、成果等)的不同评估需求(包括成熟度、重要性、影响力、创新性、可行性等独立型评估需求，以及综合评估需求)进行区别分析，建立不同的评估模型、评估流程和评估标准，研发不同的评估技术手段和体系等。“预测”包括分析预测研究目标的发展脉络、路线图；研判未来趋势走向；分析预测可能的机会、转折点；对萌芽阶段、潜藏的可能目标进行预见性判断；综合考虑国防、科技、经济等诸多影响因素，对当前目标未来的发展程度和影响力进行预见；综合考虑国防、科技、经济等诸多影响因素，对未来可能发展的目标进行预见等。通过建设，能够发掘隐藏在多源、异构、高维军事科技信息背后的复杂关系、异常或突变表征，能够实现低质量、虚假信息的有效识别，能够具备对新兴技术的军事应用前景及影响的预测能力。5 智能技术在军事科技信息中的应用实践图4 从网络动态等非结构化信息中自动构建国防科技情报对象表2提出了军事科技信息智能技术体系基本构想，图2 勾画了在技术体系支撑下形成的军事科技信息4种应用场景。在实践工作中，笔者围绕这些思想对智能技术在军事科技信息中的应用开展了大量实践探索工作 针对开源网络数据建立军事科技信息动态监测与扫描系统网络开源数据是军事科技信息的重要来源。针对网页动态、微信、Twitter、视频等资源，笔者构建了大规模网络信息采集框架，开发了结构化、非结构化专用采集插件，实现了针对几千个军事科技信息源的信息动态监测与扫描，并实现了对扫描所得海量信息的自动分类，陆、海、空、天、网、核等一级分类准确率达到90%以上。如图3所示 利用军事科技知识构建技术形成军事科技情报对象库“情报对象”是指组成军事科技信息、能够描述和表征军事科技特性的各类实体，例如机构、人员、项目、装备、产品等。这些情报对象分散在网络动态、微信、Twitter、科技文献、专利等各种信息中。笔者以海量、多源、异构信息感知为基础，以知识抽取与融合为核心，以关系挖掘与分析为重点，从海量军事科技信息中自动构建了以碎片化、知识化为特征的军事科技情报对象库，初步实现了军事科技知识自动构建。图4展示的是通过智能技术自动挖掘实现的对于“机构”类情报对象“The Pentagon”(五角大楼)的深度揭示，包括与之相关的“装备/产品”“人物”“机构”“项目”“报告”等各类情报对象 运用信息挖掘与融合技术实现对“技术”的描述“技术”是军事科技信息的重要组成要素，是军事科研、军队管理高度重视的研究对象。特别是前沿、高新技术，军事战略价值非常大，非常需要通过手段对“技术”的定义、用途、属性等进行挖掘、融合和组织。在实践中，笔者基于超过1亿篇科技文献摘要，通过实体抽取、属性识别、关系识别等流程自动归并出2.4万个技术定义、35万个技术用途、381万技术属性片段，形成了大数据环境下基于智能手段驱动的技术全局透视，如图5 所示 针对特定目标实现全局画像服务如图2所示，“画像”是军事科技信息智能挖掘应用的重要形式。图6 展示的是针对美国非常有代表性的机构之一“DARPA”，通过采用信息感知与融合技术、知识构建与推理等智能手段，融合网络动态、文献、项目、经费等数据，以及机构关系挖掘、事件挖掘等智能分析构建的DARPA机构画像。该服务产品以“DARPA”为研究对象，包括“信息库”“事件仓”“时间墙”“关系网”“架构图”“经费表”6个维度，从动态、事件、项目、人员、关系等多个层面实现了对DARPA相关情况的动态监测、梳理、组织、挖掘、分析和展示 面向军事科技特定领域建设数据智能汇聚产品运用军事科技信息回答特定领域的专业问题，构筑领域特色产品是智能技术在军事科技信息中的重要运用方式。针对网络空间、太空两个热点领域，笔者综合应用智能技术手段，探索建设了“网络空间数据分析服务系统”和“太空数据分析服务系统”，在对两个领域相关信息进行实时采集基础上，自动抽取出相关人物、机构、热点事件等，并根据关注的子领域自动形成知识服务。如图7所示。本文提出了“智能+军事科技信息”理念，并从需求、技术体系、实践探索等多个方面展示了智能技术在军事科技信息创新发展中深入运用的可能性和发展方向，希望能够对相关行业和领域建设提供参考和借鉴。□图5 技术属性自动挖掘与展示图6 基于智能技术的机构自动画像产品图7 网络空间人物、机构自动识别，以及太空知识库建设参考文献[1] 国家大数据产业发展规划(2016—2020年)[EB/OL].[2018-05-05].[2] “十三五”国家信息化规划[EB/OL].[2018-05-05].[3] 习近平：实施国家大数据战略加快建设数字中国[EB/OL].[2018-05-05].

文章来源：《中国科技信息》 网址: http://www.zgkjxx.cn/qikandaodu/2020/1121/1252.html