【摘 要】
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[研究目的]随着网络技术的长足发展,基于互联网的开源情报更加受到情报分析领域的重视,自动化、高效的文本情报智能分析处理技术是海量开源情报数据处理的必要手段。[研究方法]从互联网文本情报智能分析处理的数据获取、关键信息抽取及智能分析三个核心处理流程着手,对互联网开源文本情报智能分析中存在的问题和研究进展进行了总结和分析,阐述了解决问题近年来采用的新方法新思路。[研究结论]基于机器学习和深度学习的结合
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[研究目的]随着网络技术的长足发展,基于互联网的开源情报更加受到情报分析领域的重视,自动化、高效的文本情报智能分析处理技术是海量开源情报数据处理的必要手段。[研究方法]从互联网文本情报智能分析处理的数据获取、关键信息抽取及智能分析三个核心处理流程着手,对互联网开源文本情报智能分析中存在的问题和研究进展进行了总结和分析,阐述了解决问题近年来采用的新方法新思路。[研究结论]基于机器学习和深度学习的结合使用,使得互联网开源文本情报智能分析技术越来越走向实用,但如何解决特征设计和样本标注量的问题值得进一步研究,同时由于自然语言理解本身的复杂性,对文本信息的深层次理解仍然极具挑战。
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