基于文本挖掘的情报分析系统的研究与设计

作者：邓雅倩; 刘元高

来源：电子技术与软件工程, 2020, (23): 169-173.

• 情报分析系统
• 文本挖掘
• 数据爬取
• 文本结构化
• 知识抽取

本文针对美国各大军事网站中存在的大量美海军水面舰船数据,首先运用网络爬虫技术进行数据爬取;然后运用自然语言处理技术进行文本结构化处理;最后运用动态多池化卷积神经网络进行船名、事件、时间、地点数据的知识抽取,由此得到情报分析结果,建立了集自动数据收集、处理、分析于一体的军事情报分析系统。最终知识抽取中船名、事件、时间和地点的F1值分别为89.7%、93.3%、91.7%、89.2%,成功获得情报结果。该系统可自动化地将网络中的大量开源数据转换为可用情报,提高了美海军水面舰船相关活动情报研究的分析效率,为相关军事情报研究提供了参考依据。