基于大模型的智能抄清：事件要点抽取与报告生成
网络安全与数据治理
曾文龙1，刘丹2，张超1
1 中国人民解放军31307部队，四川成都610000；2 电子科技大学电子科学技术研究院，四川成都610000
摘要： 随着信息爆炸时代的到来，如何利用抄清手段高效地从海量数据中提取有价值的信息并生成准确的抄清报告成为了情报分析和推理领域的重要挑战。传统的手动抄清方法难以应对数据量庞大、多样性高的情报数据，因此需要借助自然语言技术提升抄清分析效率和准确性。提出了一种基于大模型的智能抄清方法，旨在通过事件要点抽取和报告生成，实现高效、准确和可靠的情报分析和推理。该方法利用自然语言处理技术对抄清数据进行分析，结合语法及语义信息进行文档事件要点信息抽取，基于大模型的生成能力，生成全面且内容丰富的抄清报告。
中圖分類號：TP391.1文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.12.004
引用格式：曾文龍，劉丹，張超.基于大模型的智能抄清：事件要點抽取與報告生成［J］.網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2023，42（12）：20-26.
引用格式：曾文龍，劉丹，張超.基于大模型的智能抄清：事件要點抽取與報告生成［J］.網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2023，42（12）：20-26.
Intelligent chaoqing based on large models: event key point extraction and report generation
Zeng Wenlong1，Liu Dan2，Zhang Chao1
1 Unit 31307 of the Chinese People′s Liberation Army,Chengdu 610000,China; 2 Institute of Electronic Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610000, China
Abstract： With the advent of the era of information explosion, how to efficiently extract valuable information from massive intelligence by means of chaoqing and generate accurate chaoqing reports has become an important challenge in the field of intelligence analysis and reasoning. The traditional manual chaoqing method is difficult to deal with the huge amount of data and high diversity of intelligence data, so it is necessary to use natural language technology to improve the efficiency and accuracy of chaoqing analysis. This paper proposes an intelligent chaoqing method based on a large model, which aims to extract and generate reports through event extraction. This method first uses natural language processing technology to analyze the chaoqing data, and extracts key points of document events in combination with grammatical and semantic information. Based on the generative capabilities of large models, comprehensive chaoqing reports with rich transcripts is generated.
Key words : large models; intelligent chaoqing; event key point extraction; report generation
引言
在當今信息爆炸的時代，海量的數(shù)據(jù)源源不斷地涌現(xiàn)，其中包含了各種形式的信息，從新聞報道到社交媒體內(nèi)容，再到專業(yè)機構(gòu)的報告和數(shù)據(jù)。解析和理解這些數(shù)據(jù)，提煉其中的關(guān)鍵信息，一直是一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。智能抄清技術(shù)是一種基于自然語言處理和機器學習的技術(shù)，其目標是從大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵信息并生成概括性、準確性強的內(nèi)容摘要，幫助人們在信息過載的時代快速獲取所需信息。不同于傳統(tǒng)的信息摘要方法，抄清技術(shù)不僅能提供概括性的內(nèi)容，還可以重新組織信息，使得生成的摘要更富有創(chuàng)造性和可讀性。在安全情報領(lǐng)域，有大量情報數(shù)據(jù)需要及時處理和分析，以識別可能的威脅和風險，智能抄清可以快速抽取關(guān)鍵信息，分析威脅的性質(zhì)、來源和可能影響，并生成詳盡的報告，為安全專家提供深入的情報分析支持，從而制定更有效的安全應(yīng)對策略。然而，傳統(tǒng)的手動抄清方法已經(jīng)無法滿足處理龐大、多樣化情報數(shù)據(jù)的需求。
作者信息
曾文龍1，劉丹2，張超1
（1 中國人民解放軍31307部隊，四川成都610000；2 電子科技大學電子科學技術(shù)研究院，四川成都610000）
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