基于文本分类的开源军事情报获取方法

王明乾; 倪林; 张斌

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[目的/意义]旨在为提高获取开源军事情报效率提供参考.[方法/过程]对互联网上的开源文本信息进行分析处理,利用基于机器学习的文本分类方法从中筛选出军事类文本信息,并分析文本向量空间模型与分类模型对于开源军事情报提取效果的影响.[结果/结论]文本分类方法具有较高的准确率、召回率、F-score,实现了中文开源军事情报的分析与提取,可以提高获取开源军事情报的效率,对于开源军事情报的获取具有很高的利用价值.

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来源
《情报探索》 |2021年第7期|17-23|共7页
作者
王明乾; 倪林; 张斌;
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作者单位

国防科技大学信息通信学院陕西西安 710100;

国防科技大学信息通信学院陕西西安 710100;

63810部队海南文昌 571300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
开源军事情报; 文本分类; 机器学习;

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