【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及情报数据处理，具体涉及一种基于知识图谱的信息协同处理平台和信息查询方法。
技术介绍
1、依赖于信息技术的进步，现有战场情报信息呈现爆炸式增长、情报来源复杂、表征形态多样等特性。传统搜索引擎和查询方式无法满足战场信息以及大量军事知识的捕获和理解。
2、公开号为cn1 15878812a的专利技术中公开了一种基于开源情报的战略意图分析方法，包括获取开源情报文本、进行预处理；提取多个事件要素，以及对事件的核心词进行提取；提取包含元事件对的事件依存子图；得到元事件对中各个元事件对应的标注标签；构建初步事理图谱；获取优化的事理图谱；通过战略事件预测模型对优化的事理图谱中的事件进行后续事件预测，并获取优化的事理图谱中事件的诱因。该申请提供的方法从非结构化文本中挖掘信息、整合相关数据和资源以及扩展开源情报文本数据集，对开源情报文本数据集中的事件要素、事件关系进行提取，通过事理图谱分析敌方战略意图，实现传统情报工作向信息化、智能化转变，为情报分析工作提供辅助决策能力。
3、公开号为cn115878811a的专利技术中公开了一种基于事理图谱的军事情报智能分析及推演方法，提出了以事件为中心的情报分析与推演的思路，从事理图谱自动化构建到以事件为中心的可视化推理，针对具体流程进行了深入阐述。该专利技术以事件驱动的情报分析技术对战场情报数据进行综合监测与可视化分析，能够为管理者提供可视、可管、可控的军事指挥决策平台，助力用户挖掘军事情报数据价值，提高作战人员的指挥决策效率。
4、公开号为cn1 14896
5、然而，前述专利技术需要构建事理图谱，在事理图谱的基础上进行优化，分析敌方战略意图，只能为军事策略提供部分信息作为参考，提供的信息依赖于事理图谱的构建，忽略了军事策略的实时变动，无法实现军事策略展示、军事策略动态调整和情报数据实时处理三者之间的有效协同，也无法提供较为完整的军事情报信息查询功能。
6、公开号为cn115408532a的专利技术中公开了一种面向开源情报的武器装备知识图谱构建方法，通过从开源资源获取军事文本数据，对所述军事文本数据进行预处理，得到标准化的军事文本数据，将标准化的军事文本数据进行标注处理，得到训练集(待训练的武器装备实体识别数据集、待训练的武器装备属性提取数据集及待训练的武器装备实体链接数据集)，通过对模型的训练改善模型，并基于改善后的模型对武器装备进行识别和属性提取，最后构建知识图谱，解决了目前开源军事信息因散乱、质量参差不齐、数据量大等原因造成的对军事开源信息利用率不高、查询费时费力、不方便的问题。该专利技术只能用于构建武器装备知识图谱，无法实现军事策略展示、军事策略动态调整和情报数据实时处理三者之间的有效协同，并且只能查询指定的武器状态信息，无法提供较为完整的军事情报信息查询功能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种以军事策略为导向的军事情报数据汇聚协同处理平台，从实际军事领域业务数据出发，以实时军事策略为导向，研究面向军事情报信息领域的军事知识图谱，整合大量分散孤立的情报，从语义层面实现军事情报信息的关联，为情报信息的综合分析研判和展示提供有力支撑，提高分析效率，实现军事策略展示、军事策略动态调整和情报数据实时处理三者之间的有效协同，能够提供时效性强且完整的军事情报信息查询功能。
2、为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于知识图谱的信息协同处理平台，所述信息协同处理平台包括数据采集处理层、知识抽取智能分析层和知识应用决策层；
4、所述数据采集处理层包括数据采集模块、数据格式转换模块和知识库管理模块；
5、所述数据采集模块从多个数据源获取军事情报领域业务数据，清洗分类后存储至相应的数据库，军事情报领域业务数据包括近年分析研究的各类军事情报成果数据和实时接入的各级部门上报的情报信息；所述数据格式转换模块用于对数据采集模块采集的多源异构的军事情报领域业务数据进行统一表示；所述知识库管理模块用于根据格式转换后的军事情报领域业务数据生成语义网络知识库，对语义网络知识库进行动态扩充，同时对知识本体构建中的重复内容和冲突内容进行融合；语义网络知识库中包括人物、组织、资源和军事情景事件四类领域知识本体，每个领域知识实体具有对应的属性信息，每个领域知识实体均包括活跃状态属性；
6、所述知识抽取智能分析层包括关键词抽取模块、关键词分层模块、语义融合模块和知识本体动态演化模块；
7、所述关键词抽取模块用于对获取与实体相关度较大的若干个词或短语作为基础关键词；
8、所述关键词分层模块基于历史军事策略相关信息的演变趋势、当前周期的军事策略指导信息以及军事专家的信息查询数据，构建当前周期的核心关键词集合；再根据句法分析的依赖关系以及关键词共现频次，将剩余的基础关键词进行分层和分类，构建关键词与实体、关键词与关键词之间的空间分布模型；
9、所述语义融合模块将关键词与各领域知识本体之间的关联关系作为主要特征，建立各领域知识本体的特征向量，并计算各领域知识本体两两之间的相似度，根据通用阈值得到各领域知识本体之间的关系；从关键词频率和距离特征出发，挖掘各领域知识实体间的层次和序列关系，构建知识本体演化语义网络，对语义网络知识库中的多源异质数据进行语义融合；
10、所述知识本体动态演化模块从各领域知识本体自身和相互间的动态演化出发，对融合后的语义网络知识库进行上下层语义推理，查找到两个知识本体之间的链路后进行链路延展，发现链路上的潜在语义或者更为广泛的关系，挖掘得到人物、组织、资源行为序列和军事情景事件之间的多元关系的演化趋势，构建多元知识语义网络；引入时间片的方式对网络拓扑解耦进行累积式的拓展，通过每个结点和链接的边在每个时间片设置位置标签，标示在相应的时间片中网络结点和边是否存在状态的转移，对知识群体进行发现和推理，同时对每个领域知识实体的活跃状态属性进行更新；
11、所述知识应用决策层包括资料库模块、实体与关系抽取模块、事件专题库、组织库、评估结果采集模块和军事策略指导信息更新模块和军事策略图生成模块；
12、所述资料库模块用于对数据采集模块清洗分类后的数据进行存储，并为每个入库报文增加报文属性；所述实体与关系抽取模块用于根据输入的实体关键词，对实体属性信息、实体图谱信息和实体关系图谱进行抽取和展示；所述事件专题库用于对当前周期处于活跃状态本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述信息协同处理平台包括数据采集处理层、知识抽取智能分析层和知识应用决策层；
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述资料库模块包括数据库管理组件、数据库查询组件和数据库展示组件；所述数据库管理组件用于将数据采集模块清洗分类后的数据分别存储至基础库和动向库这两类资料库中，并为每个入库报文添加入库时间、发文日和关键词属性；所述数据库查询组件提供数据查询功能，包括发文日时间范围插件、关键词查询插件和资料库类型，分别通过用户输入的发文日范围、关键词，在选择的资料库中进行报文搜索，并调用数据库展示组件将搜索结果推送至显示大屏。
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述实体与关系抽取模块包括实体识别组件、实体图谱组件和关系识别组件；所述实体识别组件根据输入的关键词对相关实体进行查询，并将查询实体的相关属性推送至显示大屏；所述实体图谱组件包括第一实体名称插件，所述实体图谱组件根据输入的单一实体名称，查询该实体在知识图谱中的相关节点，获得并展示其关联的属性
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述事件专题库包括事件分析组件、事件添加组件、事件关联组件、关联报文汇聚组件和关联报文查询组件；所述事件分析组件从包括事件基础信息、事件介绍、发展历程、关联报文、关系图谱、事件热频词在内的多个纬度对各个重点关注事件进行分析；所述事件添加组件用于手动添加重点关注事件；所述事件关联组件用于对事件发展演变而产生的不同事件话题进行汇总分析；所述关联报文汇聚组件用于将事件话题相关的报文按照时间轴进行汇聚；所述关联报文查询组件用于提供关联报文查看功能。
5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述组织库包括组织基础信息管理组件、组织经历管理组件、关联事件管理组件、关联报文管理组件和关系图谱生成组件；所述组织基础信息管理组件用于对组织库中的所有组织实体的基础信息进行管理；组织经历管理组件用于对组织的相关人物结构和资源信息变动过程进行管理；关联事件管理组件用于根据知识推理结果实时添加所有组织实体相关的事件类型；关联报文管理组件用于对组织相关所有报文进行管理；关系图谱生成组件用于整理并生成组织相关的二元关系知识图谱。
6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述知识库管理模块包括实体构建组件、语义网络知识库生成组件和冲突融合组件；
7.根据权利要求6所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述冲突融合组件包括术语库、谓语库、本体库、术语冲突处理单元、语义冲突处理单元、谓词冲突处理单元和融合单元；
8.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述关键词分层模块基于历史军事策略相关信息的演变趋势筛选得到当前周期处于活跃状态的实体，依次针对每个实体与关键词的关联关系，从基础关键词中选取与该实体相关的第一关键词；获取并分析当前周期的军事策略指导信息，根据军事策略指导信息对应的实体，从基础关键词中选取与之相关的第二关键词；综合第一关键词和第二关键词，构成当前周期的核心关键词集合。
9.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述知识本体动态演化模块包括单元知识推理组件、多元关系推理组件和动态知识推理组件；
10.一种基于知识图谱的信息查询方法，其特征在于，所述信息查询方法基于如权利要求1-9任一项中所述的基于知识图谱的信息协同处理平台执行；
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述信息协同处理平台包括数据采集处理层、知识抽取智能分析层和知识应用决策层；
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述资料库模块包括数据库管理组件、数据库查询组件和数据库展示组件；所述数据库管理组件用于将数据采集模块清洗分类后的数据分别存储至基础库和动向库这两类资料库中，并为每个入库报文添加入库时间、发文日和关键词属性；所述数据库查询组件提供数据查询功能，包括发文日时间范围插件、关键词查询插件和资料库类型，分别通过用户输入的发文日范围、关键词，在选择的资料库中进行报文搜索，并调用数据库展示组件将搜索结果推送至显示大屏。
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述实体与关系抽取模块包括实体识别组件、实体图谱组件和关系识别组件；所述实体识别组件根据输入的关键词对相关实体进行查询，并将查询实体的相关属性推送至显示大屏；所述实体图谱组件包括第一实体名称插件，所述实体图谱组件根据输入的单一实体名称，查询该实体在知识图谱中的相关节点，获得并展示其关联的属性和关系查询结果；所述关系识别组件包括关系选择插件和多个第二实体名称插件，所述关系识别组件根据输入的多元关系类型，经过多元实体之间的多层穿透，推理并展示输入的多个实体之间的指定关系的知识图谱；所述指定关系包括实体之间的关联关系、关联组织、关联事件。
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的信息协同处理平台，其特征在于，所述事件专题库包括事件分析组件、事件添加组件、事件关联组件、关联报文汇聚组件和关联报文查询组件；所述事件分析组件从包括事件基础信息、事件介绍、发展历程、关联报文、关系图谱、事件热频词在内的多个纬度对各个重点关注事件进行分析；所述事件添加组件用于手动添加重点关注事件；所述事件关联组件用于对事件发展演变而产生的不同事件话题进行汇总分析；所述关联报文汇聚组件...
【专利技术属性】
技术研发人员：付睿智，苗壮，王晓文，李小强，刘卓，王维德，
申请(专利权)人：中国人民解放军新疆军区参谋部第二部，
类型：发明
国别省市：
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