随着互联网、大数据、人工智能技术发展,数智技术成为了情报生产方式变革的内驱力,为智能情报研究带来了机遇与挑战。本研究以军事领域书籍、网络等文献情报信息源中的海量数据作为情报研究起点,基于新一代人工智能领域知识图谱技术,探索了数智赋能情报提炼活动的新规律,针对智能情报研究主题,创新性的提出少标注语料数据增强策略方法,提出SCMAS智能情报理论体系逻辑框架与SIMPCAR智能情报服务模式及技术方法,并搭建了 SIEngine智能情报引擎工具平台,以该平台验证了智能情报服务的重要研究价值。该服务工具平台极大的缓解了数智时代下,情报新需求痛点问题:一是多来源、多种类、多维度的开源情报数据源的复杂性与“广、快、精、准”的情报服务需求之间的矛盾;二是当下国家安全突发事件频发的复杂国际形势与国家情报工作人员决策的“不确定性信息”供给的时效性、精准性与可靠性的矛盾。本文主要展开了以下研究内容:第一,构建基于领域知识图谱的智能情报体系理论逻辑框架。在数智赋能情报生产方式变革时代背景下,依据新一代人工智能领域知识图谱形成了支持智能情报的认知路径,提出了SCMAS智能情报理论体系逻辑框架。该体系逻辑框架包括少标注智能情报语料自动生成策略与方法（SmallCorpus）、智能情报模型（Model）、智能情报分析方法（Analysis）与智能情报服务（Service）,为基于智能情报技术方法的智能情报服务奠定了坚实理论基础。第二,提出面向智能情报模型构建的少标注语料的多维数据增强策略与方法,解决了大数据语料的标注稀疏问题,实现数据自动扩展问题。鉴于从文献情报信息中获取数据种类复杂、价值密度较低,且标注语料数据稀疏的问题,提出了循环迭代与基于EDA算法改进的数据增强策略方法,提高了智能情报模型训练所需标注语料的质与量,为智能情报模型训练提供数据保障。第三,提出多维智能情报分析的SIMPCAR智能情报服务模式。该模式基于领域知识图谱的知识与事件自动构建技术,实现了智能情报模型构建（Smart Intelligence Model）、事件态势感知（Perception of Event）、要素认知（Cognitive of Entity Elements）、多维智能情报分析（Multidimensional intelligence analysis）、智能情报报告（Report of Smart Intelligent）,为智能情报引擎服务提供了技术方法支持。第四,以工程化的思想探索搭建了SIEngine智能情报引擎架构,并构建出了系统原型服务平台。在上述研究内容基础上运用MVC软件架构模式,构建了智能情报引擎的架构,其包括Model数据模型层（基于领域知识图谱的知识库）、View人机交互视图层（实时智能情报获取人机交互界面）以及支持Controller业务逻辑控制层。并基于此架构,运用软件工程开发方法完成了国家安全军事领域的智能情报引擎原型平台,支持智能情报提炼全过程的直观验证,为基于领域知识图谱的智能情报研究进行工程转化提供可操作性的实践指导。本文理论方面,基于新一代人工智能技术——领域知识图谱,以知识自动化理论、情报自动化理论及当下主流的基于模型的情报理论为基础,围绕智能情报研究的理论体系、技术方法与工具平台等方面展开研究,推动了智能情报研究与实践的一体化进程。综上所述,本研究在认知智能的层面上,根本上的推动了智能情报服务成熟度,充分发挥了国家情报工作效率提升的倍增器作用,为国家情报工作创新改革,提供了一种人机高效协同的智能情报服务辅助决策支持平台的建设思路。该论文有图80幅,表59个,参考文献251篇。