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。
中图分类号：TP391.1文献标识码：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.12.004
引用格式：曾文龙，刘丹，张超.基于大模型的智能抄清：事件要点抽取与报告生成［J］.网络安全与数据治理，2023，42（12）：20-26.
引用格式：曾文龙，刘丹，张超.基于大模型的智能抄清：事件要点抽取与报告生成［J］.网络安全与数据治理，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
在当今信息爆炸的时代，海量的数据源源不断地涌现，其中包含了各种形式的信息，从新闻报道到社交媒体内容，再到专业机构的报告和数据。解析和理解这些数据，提炼其中的关键信息，一直是一项极具挑战性的任务。智能抄清技术是一种基于自然语言处理和机器学习的技术，其目标是从大规模文本数据中抽取关键信息并生成概括性、准确性强的内容摘要，帮助人们在信息过载的时代快速获取所需信息。不同于传统的信息摘要方法，抄清技术不仅能提供概括性的内容，还可以重新组织信息，使得生成的摘要更富有创造性和可读性。在安全情报领域，有大量情报数据需要及时处理和分析，以识别可能的威胁和风险，智能抄清可以快速抽取关键信息，分析威胁的性质、来源和可能影响，并生成详尽的报告，为安全专家提供深入的情报分析支持，从而制定更有效的安全应对策略。然而，传统的手动抄清方法已经无法满足处理庞大、多样化情报数据的需求。
作者信息
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）
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