基于知識圖譜的作戰場景設計

徐敬文 貢 巖 張亞琦 田正鑫

1.軍事科學院戰爭研究院 北京 100091

2.解放軍32399 部隊 江蘇 南京 211100

3.中國信息安全研究院有限公司 北京 102209

4.長安通信科技有限責任公司 北京 102200

知識圖譜已發展成為語義搜索、智能問答、決策支持等智能服務的基礎技術之一[1],在金融、醫療、教育、企業/政府管理等領域的應用研究正日趨成熟.在軍事領域,知識圖譜的應用研究還比較少,且多數是針對特定分支領域構建知識圖譜,葛斌等提出了一整套軍事知識圖譜構建方法和計算框架,但其定義的軍事知識圖譜主要是針對軍事情報分析領域[2],趙瑜等針對人物、裝備等特定領域,提出了基于開源數據的軍事領域知識圖譜構建方法[3].相較于其他領域,軍事領域的細分領域更多更雜,不同分支領域的概念特點不同,數據結構不同,找到一個核心概念,將各分支領域數據串聯起來成為了破解知識圖譜在軍事領域深化運用的關鍵.

美軍認為,“概念是思想的表達,作戰概念是未來作戰的可視化表達”[4].美軍作戰概念開發遵循“創新提煉-集智研討-實驗驗證”的設計鏈路,形成了覆蓋聯軍及各軍兵種,面向戰略戰役頂層概念和戰術行動概念的多門類、多層次作戰概念體系[5].杜國紅等提出基于MBSE 設計開發作戰概念建?？蚣躘6],對作戰概念體系化研究和工程化設計進行了有益探索,作戰概念開發的核心是作戰場景設計,但作戰場景設計多為定性概要設計,缺乏可靠的測算依據、描述規范和輔助工具,場景設計的深度不夠、粒度不夠,場景描述的科學性和規范性不足,難以用工程化的方式進行規?；O計.因此,以作戰場景為核心概念構建知識圖譜,將軍事領域數據關聯起來,可以有效解決軍事領域數據孤島的問題,并為實現作戰場景工程化設計提供支撐.

1 相關概念

1.1 作戰場景及作戰場景設計

作戰場景是在特定的時空條件下對作戰任務的場景化描述,包含作戰形態、作戰樣式、作戰行動、作戰力量和信息鏈路等方面,體現了設計者對作戰的理解和闡述,用于厘清打什么仗、怎么打仗、用什么打仗這個根本問題.對指導備戰打仗、牽引軍隊發展、檢驗基于網絡信息體系的聯合作戰能力等方面具有重大意義.

作戰場景設計通常采用作戰概念圖的形式將作戰背景、作戰區域、戰場環境、作戰指導、作戰目標、作戰力量、作戰行動、作戰資源等要素和關聯關系表達出來,直觀清晰表達完成什么任務、由誰完成該任務以及達到目的等內容.

1.2 知識圖譜及本體理論

知識圖譜概念最早由普賴斯等人在1965 年首次提出,經歷了起源、發展和形成,現代知識圖譜的概念則由谷歌在2012 年率先提出.知識圖譜是對某一領域知識資源進行挖掘、分析,用可視化技術繪制和顯示知識結構及它們之間的相互關系,其本質上是一個以圖數據結構等技術為載體,描述客觀事物及其關系的大型知識庫.圖數據結構由節點和邊組成,每個節點表示現實世界中存在的“實體”或“屬性”,每條邊為實體與實體之間關系或實體的屬性,知識圖譜是關系的最有效的表示方式.

本體[7]是一個源于哲學的概念,從知識圖譜的角度理解,本體是用于描述一個領域的數據集合,是對構成圖譜的數據的一種模型約束,是知識庫的骨架,類似于編程中的“類”和數據管理中的“元數據”.本體最大特點在于它是共享的,本體中反映的知識是明確定義的共識[8].本體構建就是完成對實體類別、實體之間的關系以及實體屬性的定義.

2 知識圖譜框架設計

以作戰場景為核心概念的軍事領域知識圖譜基本框架如圖1 所示,主要包括數據層、處理層和應用層3 部分.

圖1 基本框架設計Fig.1 The basic framework design of knowledge graph

1）數據層.主要是解決數據源的問題.包括傳統軍事領域數據庫、作戰場景數據（作戰場景文本或作戰場景設計卡等）、網絡開源數據和電子版/紙質版文獻資料等,這些數據可分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據.其中,傳統軍事領域數據庫（情報數據庫、人員數據庫、裝備數據庫、戰場環境數據庫等）經過長時間的建設發展,已相對比較成熟,數據結構規范,數據表述準確,“臟數據”較少,是數據層的基礎和根本.作戰場景數據、開源數據和電子版/紙質版文獻資料大多為半結構和非結構化數據,依托網絡爬蟲技術和文字識別技術等獲取,這些數據“清洗”后可作為補充和輔助.

2）處理層.主要解決基于本體庫的知識管理問題.首先,根據不同的數據源、不同的數據格式,完成實體、屬性、關系、事件等知識的抽取,并將抽取的知識存儲在圖數據庫中；其次,通過實體對齊等技術完成知識融合,形成標準知識表示；最后通過可視化技術繪制知識圖譜.

3）應用層.主要解決知識圖譜的應用問題.依托基于知識圖譜的深度搜索、智能推薦、計算推理,結合三維地理空間技術、計算機繪圖技術等開發作戰場景設計工具.

3 知識圖譜構建

如果把作戰場景比喻成一棵樹,那么敵情、我情、戰場環境等數據就是給“作戰場景樹”提供“數據營養”的“土壤”,作戰背景、作戰區域、戰場環境、作戰指導、作戰目標、作戰力量、作戰行動、作戰資源等要素就像是“作戰場景樹”的枝葉,如圖2 所示,隨著要素不斷向下細分,“作戰場景樹”的枝葉也慢慢散開.如果把“作戰場景樹”抽象理解為本體,各個典型作戰場景則可看作是不同品類的“作戰場景樹”,即作戰場景具象化的實例,無數的“作戰場景樹”實例組成了“作戰場景森林”,即作戰場景集.

圖2 作戰場景樹示意圖Fig.2 Schematic diagram of battlefield scenario tree

作戰場景一般以概念圖的形式表達,強調的是要素節點及相互關系.以核心作戰場景、聯合作戰場景、作戰支撐場景等為核心的典型作戰場景集為基礎,通過本體構建,規范作戰場景的組成要素及分支要素,描述指揮、支撐、保障、對抗等關系中的方向、強度、時序等信息.這些復雜關系數據以圖數據庫[9]技術為載體進行存儲.這樣就可以更好地歸納軍事領域知識,為作戰場景的設計推薦典型的作戰場景案例.

軍事領域知識圖譜就是為了將軍事實體進行關聯,形成圖譜化知識庫,而讓這些分散、孤立實體發生關聯的關鍵就是找到“匯聚點”.基于軍事領域知識圖譜的作戰場景設計的優勢在于: 一方面,作戰場景設計需聚合軍事領域的大多數概念,尤其是隨著軍事領域知識圖譜的不斷豐富完善,這種匯聚效應將更加明顯；另一方面,知識圖譜中已建立的各作戰要素之間的關聯關系正是作戰場景中的要素間的關系鏈路,如情報、指控、打擊、保障等鏈路,故更利于作戰場景的設計.

基于知識圖譜的作戰場景設計,在原來數據資源的基礎上,經過作戰場景本體庫建立,對數據屬性和關系進行統一描述,增加一層新的基于知識圖譜的數據服務,這層數據服務通過知識抽取和數據整合連接敵情、我情、戰場環境等基礎數據庫,以及重要目標、武器裝備、戰術戰法等專題數據庫,使作戰場景設計工程化、科學化、合理化.

3.1 本體庫構建思路

本體庫是構建知識圖譜的骨架,領域本體是知識圖譜進行知識表示的基礎,是定義特定領域實體概念及相互關系的抽象模型.軍事領域不是單一的垂直領域,它包含了許多不同特點的概念,這些概念根據結構層次又包含了許多子概念,因此,軍事領域可分為許多分支領域,不同分支領域又可往下細分.根據研究領域范圍和本體構建規則[10],本文研究的本體庫可采取分層分領域方式構建: 先根據不同的主題概念分領域構建本體；再根據與作戰場景核心概念的關聯強度,將這些領域本體分層組織；最后通過映射組成完整的本體庫,比如武器裝備在作戰場景本體中我們只需描述種類（驅逐艦、戰斗機）、型號（伯克級、F-35A）、數量、部署位置等,至于武器裝備的完整分類體系和屬性則交給分領域構建的武器裝備本體完成,如圖3 所示.

圖3 領域本體之間的映射關系示Fig.3 The mapping relationship schematic diagram between ontology

3.2 領域本體構建方法

由于不同領域的概念特點不同,領域本體的構建方法也不是唯一的、不變的.比較典型的領域本體構建方法有骨架法、IDEF-5 法、七步法等,除此之外,還有一些基于不同角度的領域本體構建方法研究,比如汪方勝等提出了在遵循本體建立準則的基礎上,構建領域本體的知識工程方法[11]；張文秀等在比較分析7 種典型的領域本體構建方法基礎上,提出了以“七步法”為基礎的循環式領域本體構建法[12]；丁晟春等在研究了本體工程和基于敘詞表的本體構建的基礎上,提出了基于頂層本體的綜合本體構建方法[13].楊建池等為了將本體技術應用到仿真系統中,提出了軍事領域的本體模型和構建方法[14],但其提出的本體模型還只是粗略方案.借鑒以上研究,本文研究的軍事領域本體構建,可以按照“確定領域范圍及任務、考慮復用現有本體、建立領域概念集、建立概念分層結構、定義屬性及關系、定義屬性的約束”的步驟完成.需要注意的是這些步驟并不是線性執行的,而是可以在構建過程中,隨著本體的不斷完善,對其中的某些環節進行細化、修改.

3.3 作戰場景本體模型建立

3.3.1 建立概念集及概念分層結構

建立概念集就是就要列出所有領域內的重要術語,收集所有有用的和潛在有用的領域概念、語義、屬性、實例等,再經過整理、提煉,從而建立概念匯總表.建立概念分層結構就是將作戰場景概念或類進行分類組織,用于描述作戰場景中各概念的類屬關系和組成關系,并將本體中的概念模塊化.作戰場景概念分類既要考慮到概念表達需求,滿足完備性要求,又不能過分求細求全,否則就變成了不可能完成的任務,還容易與分支領域本體發生沖突.根據作戰場景概念特點,我們采用“自頂向下”法進行分類組織,形成作戰場景概念樹形圖,如圖4 所示.

圖4 作戰場景概念樹形圖Fig.4 Battlefield scenarios concept tree diagram

3.3.2 抽取屬性及關系

丁曉劍等對軍事概念模型元素的關系進行深入研究,建立了4 種基本關系和8 種高級關系,并以C4ISR 指控系統為例,對概念元素關系進行了驗證分析[15],但實際上,由于細分領域和顆粒程度不同,軍事概念間的關系不僅是復雜多樣的,而且是動態變化的,這種動態變化在知識圖譜的更新變化中得以體現.我們在借鑒前人研究成果基礎上,對作戰場景概念集的屬性關系進一步提煉,初步建立了4 種基本關系和11 種高級關系,如表1 所示.

表1 作戰場景主要屬性關系Table 1 Main attribute relationships in battlefield scenarios

3.4 生成軍事領域知識圖譜

通過對本體庫的建立,對軍事領域知識的實體、關系、屬性、事件等抽取、挖掘實體與實體間關聯關系、對齊實體本體映射和數據融合等步驟,將知識入庫形成軍事領域知識圖譜,如圖5 所示.

4 關鍵技術及應用實現

4.1 關鍵技術

4.1.1 多源異構作戰場景要素數據的自動化抽取技術

軍事知識體系即本體庫,構建本體庫是軍事領域知識圖譜構建的第一步.作戰場景中含有大量本體,如圖4 所示,本體是軍事領域的特定實體,大體分為4 種: 基礎本體、領域本體、應用本體和軍事事件.基礎本體用于表示通用知識概念,對文本、音頻、視頻、圖像、數據庫、矢量、報文等多模態數據進行特征建模；領域本體描述的是軍事領域內的核心要素,重要概念及重要概念間關系；應用本體是基于領域本體構建的面向作戰籌備、指揮控制、態勢感知、支援保障、網絡電磁對抗等各功能域；軍事事件是指國內外發生的陸?？涨槭录?具有動態性、實時性等特征.通過對作戰場景的數據采集、預處理、清洗技術手段處理后進行匯總統計,基于類和類的繼承方法,采用自頂向下逐層繼承的建立并定義屬性與關系進行本體的整合與實例化,完成本體庫的構建.

4.1.2 基于多源異構作戰場景數據的自動化抽取技術

戰場環境變化多樣,作戰場景數據呈現形式迥異,來源廣泛等特點.其中,形式上包括有文字、圖像、視頻、數據庫、矢量數據等多個形式,數據來源上例如：不同角度拍攝的衛星圖像,或不同語言的情報文本,這些不同形式的作戰場景數據對于全面了解實體、關系,屬性和事件,構建完整的知識圖譜至關重要.研究利用NCRF++模型技術,對軍事目標中實體、關系和事件通過先識別,然后在抽取手段來實現軍事目標的要素抽取,通過卷積神經網絡（convolutional neural network,CNN）提取圖像的局部區域特征,提取能夠表達圖中的對象的形狀信息,通過機器學習訓練該模型,實現以目標對象為中心的數據抽取和深度事件挖掘功能,完成實體對象識別,對數據進行實體抽取、屬性抽取、關系抽取和事件抽取,實現對軍事領域關鍵要素數據的自動化抽取.

4.1.3 基于多源知識要素融合技術構建軍事領域知識圖譜

由于抽取后數據質量不一,同一實體存在名字表達多樣性和同一實體屬性存在多個屬性值問題,研究通過知識融合技術解決抽取后數據質量低劣問題.知識融合技術分為實體消歧與實體信息融合,實體消歧是將知識抽取到的大量架構化數據與圖譜中已經存在的實體進行對比,判斷實體節點是否需要融合；實體信息融合是對同一實體的屬性存在多個屬性值,通過對該屬性的每個屬性值出現相同或相近的次數,屬性值的頻數作為融合權重[16],將權重高的屬性值替換掉權重低的屬性值,保證屬性無歧義,當出現融合權重相同,無法進行自動判斷的情況,可以采用人工介入進行實體節點信息的調整,將實體屬性進行統一,保證整體的知識圖譜的質量.

4.2 作戰場景設計應用實現

作戰場景設計應用工具主要包括作戰場景庫、場景元件庫、知識圖譜、場景模型、輔助工具條5 部分功能組成,如圖6 所示.

圖6 作戰場景設計工具Fig.6 Battlefield scenarios design tool

作戰場景設計工具依托已構建的軍事領域知識圖譜和場景模型為基礎,用戶在作戰場景設計區域內,根據作戰任務目標進行作戰場景的設計,在場景的設計過程中,也可以通過典型作戰場景推薦作為參考,在場景模型中可通過點擊查看本體,系統將根據本體推薦相關的實體及作戰要素元件,用戶可通過拖拽的方式放入到作戰場景的編輯區內,對當前的作戰場景的設計.設計完成后,用戶可導出作戰場景設計卡,保存到本地,如表2 所示.

表2 陸空聯合作戰場景設計卡信息（示例）Table 2 The land-air army joint operation scenario design card information（sample）

5 結論

本文研究以作戰場景為核心概念構建軍事領域知識圖譜的關鍵技術方法,基于已構建的軍事領域知識圖譜,開發作戰場景設計工具,解決了軍事領域數據孤島問題,初步實現了作戰場景設計工程化、規?；?下一步,將繼續研究挖掘更深層次的本體之間的關聯關系,進一步完善軍事領域知識圖譜內容,優化作戰場景輔助工具的功能,以提高作戰場景工程化設計的效率和精度.