大数据环境下推动军事数据科学建设的思考

[目的/意义]在跨学科、跨领域的大数据环境下,情报学与数据科学交互与融汇发展日益明显,数据驱动知识发现已成为情报学新的学科生长点和应用支撑能力。因此,对军事数据科学理论框架展开研究,探索军事数据科学理论框架的构建方式是很有意义的。[方法/过程]文章阐述了开展军事数据科学研究的必要性,并在界定军事数据科学内涵与外延的基础上,分析了军事数据科学与统计学、计算机科学、情报学以及军事领域知识的关系。[结果/结论]通过理论论证,提出从要素—流程—价值三视角构建军事数据科学基础理论框架的设想。     

事件抽取技术研究综述

作为信息抽取的重要组成部分,事件抽取的研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义.文章阐述事件及事件抽取的基本概念,简单介绍事件抽取的发展历史,并从元事件抽取和主题事件抽取两个方面出发,详细介绍主要的研究方法与研究现状,总结事件抽取发展所面临的挑战,并在此基础上展望事件抽取的研究趋势.     

基于专利共现网络社区发现的军事智能技术演化分析

[目的/意义]针对军事智能技术领域,采用基于社区发现的技术演化分析方法,实现对军事智能技术整体演化趋势和演化关系的分析,并验证基于社区发现的演化分析方法的有效性,为科技工作者更全面细致地掌握领域技术演化情况、探究技术起源和及早发现新技术萌生趋势提供依据和借鉴。[方法/过程]基于德温特专利数据库采集军事智能技术相关专利数据,利用专利分类代码在专利中的共现关系逐年构建共现网络,采用社区发现方法划分共现网络的社区结构,提出社区综合相似度计算方法计算社区相似度,形成各个技术子领域演化路径,分析军事智能技术的整体演化趋势和演化关系。[结果/结论]利用2012—2021年间16902条专利,结合本文的分析方法,从整体上识别出军事智能技术演化的趋势,并验证了继承、分化和融合关系分析方法的有效性。