自然语言输入、语义轨迹表示与大模型推理：让海事信息交换模型变得易于实现

文章背景与核心概要

本文介绍了一种旨在弥合复杂语义建模与国防及执法领域实际应用之间差距的新型架构。海事信息交换模型（MIEM）及更广泛的“富语义轨迹”（Rich Semantic Track）模型，由于形式化本体语言的学习门槛较高，且逻辑断言的编码需要大量人工投入，在过去一直难以推广应用。

该方案通过利用多阶段大语言模型（LLM）流水线消除了这些障碍：首先，操作员以自然语言提供观察结果；其次，LLM 将这些输入转换为“语义断言记录”（SARs），即紧凑的 n 元关系框架；随后，SARs 被整合进统一的知识图谱；最后，通过第二轮 LLM 推理，直接在图谱上执行异常检测、假设排序和逻辑推理。

作者通过两个案例研究证明了该流水线的有效性：一个是 9/11 时代的前置攻击指标场景，另一个是海事货物检查场景。这项工作为语义轨迹表示与神经流形几何之间的联系提供了理论基础，并建立了一个利用当前 LLM 技术进行即时部署的框架。

摘要

本文介绍了一种旨在弥合复杂语义建模与国防及执法领域实际应用之间差距的新型架构。海事信息交换模型（MIEM）及更广泛的“富语义轨迹”（Rich Semantic Track）模型，由于形式化本体语言的学习门槛较高，且逻辑断言的编码需要大量人工投入，在过去一直难以推广应用。

This paper introduces a novel architecture designed to bridge the gap between complex semantic modeling and practical application in defense and law enforcement. The Maritime Information Exchange Model (MIEM) and the broader Rich Semantic Track model have historically been difficult to adopt due to the steep learning curve of formal ontology languages and the manual effort required to encode logical assertions.

该方案通过利用多阶段大语言模型（LLM）流水线消除了这些障碍： 1. 自然语言输入： 操作员以自然语言提供观察结果。 2. 语义翻译： LLM 将这些输入转换为“语义断言记录”（SARs）——即紧凑的 n 元关系框架。 3. 知识图谱集成： SARs 被整合进统一的知识图谱。 4. 自动化推理： 第二轮 LLM 推理直接在图谱上执行异常检测、假设排序和推理。

The proposed solution eliminates these barriers by utilizing a multi-stage Large Language Model (LLM) pipeline: 1. Natural Language Input: Operators provide observations in plain language. 2. Semantic Translation: An LLM converts these inputs into Semantic Assertion Records (SARs)—compact, n-ary relation case frames. 3. Knowledge Graph Integration: SARs are aggregated into a unified knowledge graph. 4. Automated Inference: A second LLM pass performs anomaly detection, hypothesis ranking, and inference directly over the graph.

作者通过两个案例研究证明了该流水线的有效性：一个是 9/11 时代的前置攻击指标场景，另一个是海事货物检查场景。这项工作为语义轨迹表示与神经流形几何之间的联系提供了理论基础，并建立了一个利用当前 LLM 技术进行即时部署的框架。

The author demonstrates the efficacy of this pipeline through two case studies: a 9/11-era pre-attack indicator scenario and a maritime cargo inspection scenario. The work provides a theoretical grounding connecting semantic track representations to neural manifold geometry and establishes a framework for immediate deployment using current LLM technology.

元数据

Field	Details
Primary Subject	Artificial Intelligence (cs.AI)
Secondary Subjects	Computation and Language (cs.CL)
MSC Classes	68T30, 68T50, 68T37, 68T07, 68P20
ACM Classes	I.2.4; I.2.7; I.2.6; H.2.8; H.3.3; I.5.1
DOI	10.48550/arXiv.2608.24892

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