国内全自研智能化开源情报系统落地 攻克行业核心技术瓶颈

近日，由西南政法大学民商法学院师生科研团队针对参与攻关、产学研协同打造的国内首套全流程自主研发的智能化开源情报系统完成实战验证，正式投入应用。项目研发依托西南政法大学实训基地与研究基地、民商法学院科研平台等载体，共享高性能算力集群、多元数据合规脱敏测试环境与专业仿真推演设备，在学校科研部门专项立项支持下完成算法迭代，为数字时代国家治理与公共安全风险防控提供全新技术范式。

图1 学校计算机设备

该系统依托大数据、人工智能、深度学习与自然语言处理技术，构建全链条智能处理体系，突破传统情报处理效率低、精度不足、响应滞后等行业难题。团队负责人、西南政法大学民商法学院学生孙嘉胤强调，自研系统实现多源异构数据深度融合，搭载并行数据块提取、基于Trie树的高效关键词匹配、数据流预取与缓存三大自研数据提取算法，融合国内首创TOPN关键词抽取技术与2+2多模态自研情报智能体，形成完整自主技术体系。系统可对互联网、社交媒体、公开报告、地理空间信息等全域公开数据进行自动化处理，日均处理数据量突破3500万条，数据提取速度平均提升1.892倍，情报准确率超99%。传统模式下情报研判以天为单位，该系统将周期压缩至小时级，人工重复工作量减少95%。

图2 团队负责人与部分成员就算法问题进行讨论

当前开源情报行业普遍面临数据碎片化、信息冗余、语义理解能力不足等问题。传统分析工具对方言、暗语、跨句语义的误判率高达42%，多源数据兼容性不足60.6%，人工清洗标注成本占总人力投入95%。该开源系统通过深度学习与大模型语义增强，将关键词抽取准确率提升至91.2%，噪声词比例降至5.1%，事件分类准确率达96.3%，实体关系提取F1值达91.9%，可稳定支撑高精度情报分析需求。

团队负责人指出，该全自研系统正标志着我国开源情报技术进入自主可控的新阶段，为国家安全、公共安全、军事防御等领域提供标准化、智能化、可扩展的技术底座，推动行业向智能化、自动化、实时化转型。

文/杨文涵