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大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法
1
作者
赵润豪
曾维新
+2 位作者
唐九阳
吴继冰
黄宏斌
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期172-180,共9页
为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多...
为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多个公共数据集和军事场景得到验证。为解决资源匮乏作战场景下部署难、生成难以控制的难题提供可行路径。
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关键词
资源匮乏作战场景
大小模型协同
OODA环思维链
低成本部署
准确可控生成
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职称材料
基于大语言模型的知识图谱逻辑规则挖掘框架及应用
2
作者
程昊翔
龚治兴
+4 位作者
王浩铭
刘世旋
张驭龙
陈超
范长俊
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期202-209,共8页
提出了一种基于大语言模型的知识图谱可解释规则挖掘框架,并探究了其军事应用。该框架包括规则采样、模型规则生成和规则验证3个步骤,利用大语言模型的自然语言处理能力,高效地产生大量逻辑规则。实验结果表明,该框架在大规模知识图谱Y...
提出了一种基于大语言模型的知识图谱可解释规则挖掘框架,并探究了其军事应用。该框架包括规则采样、模型规则生成和规则验证3个步骤,利用大语言模型的自然语言处理能力,高效地产生大量逻辑规则。实验结果表明,该框架在大规模知识图谱YAGO上取得最优结果,提高了知识图谱补全任务的效果,验证了大语言模型在逻辑规则挖掘中的作用。
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关键词
逻辑规则挖掘
大语言模型
知识图谱
武器装备发展预测
提示词微调
知识图谱补全
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职称材料
大模型在兵力推荐中的应用与思考
3
作者
焦鹏博
龚治兴
+2 位作者
罗志浩
范长俊
石建迈
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期137-145,共9页
大语言模型已在人工智能领域取得了突破性进展,也正在为军事领域带来一场颠覆性的变革。传统兵力资源推荐系统依赖目标与兵力资源的标号以及历史交互数据进行预测,存在数据利用能力差、迁移能力弱、冷启动等问题。为提高兵力推荐系统的...
大语言模型已在人工智能领域取得了突破性进展,也正在为军事领域带来一场颠覆性的变革。传统兵力资源推荐系统依赖目标与兵力资源的标号以及历史交互数据进行预测,存在数据利用能力差、迁移能力弱、冷启动等问题。为提高兵力推荐系统的能力与效率,进一步改善目标打击方案决策的科学性与合理性。以兵力推荐过程基本范式为指导,结合大语言模型的强大能力,全面分析了大语言模型在特征工程、特征编码以及评分预测中一个或多个阶段的应用前景,展示了大语言模型从单一辅助技术向综合替代角色的转变,比较了不同应用场景的潜力。总结了大语言模型在兵力推荐系统应用中的机遇与挑战。期望利用大语言模型提供更多的军事智能决策手段,以智能优势弥补技术与兵力建设方面的不足。
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关键词
大语言模型
推荐系统
兵力资源
基本范式
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职称材料
题名
大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法
1
作者
赵润豪
曾维新
唐九阳
吴继冰
黄宏斌
机构
国防科技大学系统工程学院大数据与决策实验室
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期172-180,共9页
基金
国家重点研发计划(2022YFB3103600)
国家自然科学基金(62302513,62272469)资助。
文摘
为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多个公共数据集和军事场景得到验证。为解决资源匮乏作战场景下部署难、生成难以控制的难题提供可行路径。
关键词
资源匮乏作战场景
大小模型协同
OODA环思维链
低成本部署
准确可控生成
Keywords
resource-scarce combat scenarios
small and large model collaboration
OODA loop chain of thought
low-cost deployment
accurate and controllable generation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于大语言模型的知识图谱逻辑规则挖掘框架及应用
2
作者
程昊翔
龚治兴
王浩铭
刘世旋
张驭龙
陈超
范长俊
机构
国防科技大学系统工程学院大数据与决策实验室
解放军
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期202-209,共8页
基金
国家自然科学基金NSFC(62206303)资助
湖南省科技创新计划(2023RC3009)资助。
文摘
提出了一种基于大语言模型的知识图谱可解释规则挖掘框架,并探究了其军事应用。该框架包括规则采样、模型规则生成和规则验证3个步骤,利用大语言模型的自然语言处理能力,高效地产生大量逻辑规则。实验结果表明,该框架在大规模知识图谱YAGO上取得最优结果,提高了知识图谱补全任务的效果,验证了大语言模型在逻辑规则挖掘中的作用。
关键词
逻辑规则挖掘
大语言模型
知识图谱
武器装备发展预测
提示词微调
知识图谱补全
Keywords
logic rule mining
LLMs
knowledge graph
forecast of weapon and equipments development
prompt tunning
knowledge graph completion
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
大模型在兵力推荐中的应用与思考
3
作者
焦鹏博
龚治兴
罗志浩
范长俊
石建迈
机构
国防科技大学系统工程学院大数据与决策实验室
解放军
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期137-145,共9页
基金
国家自然科学基金(72271241,72301290)资助。
文摘
大语言模型已在人工智能领域取得了突破性进展,也正在为军事领域带来一场颠覆性的变革。传统兵力资源推荐系统依赖目标与兵力资源的标号以及历史交互数据进行预测,存在数据利用能力差、迁移能力弱、冷启动等问题。为提高兵力推荐系统的能力与效率,进一步改善目标打击方案决策的科学性与合理性。以兵力推荐过程基本范式为指导,结合大语言模型的强大能力,全面分析了大语言模型在特征工程、特征编码以及评分预测中一个或多个阶段的应用前景,展示了大语言模型从单一辅助技术向综合替代角色的转变,比较了不同应用场景的潜力。总结了大语言模型在兵力推荐系统应用中的机遇与挑战。期望利用大语言模型提供更多的军事智能决策手段,以智能优势弥补技术与兵力建设方面的不足。
关键词
大语言模型
推荐系统
兵力资源
基本范式
Keywords
large language models
recommender system
military force resource
basic paradigm
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法
赵润豪
曾维新
唐九阳
吴继冰
黄宏斌
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于大语言模型的知识图谱逻辑规则挖掘框架及应用
程昊翔
龚治兴
王浩铭
刘世旋
张驭龙
陈超
范长俊
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
大模型在兵力推荐中的应用与思考
焦鹏博
龚治兴
罗志浩
范长俊
石建迈
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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