本文是一篇软件工程论文，本论文针对复杂文本问答存在的复杂问题解析困难与问题分解、问题假设推理需求，提出了基于结构化分析的技术解决方案。通过深入研究复杂问题的特点，论文详细分析了复杂问题的解析过程，明确了复杂问题在多层次、多角度上存在的挑战，特别是在两个核心步骤，影响分析和假设分析方面，突出了应对复杂问题的必要性，设计了变量管理和溯因推理的结构化分析框架，实现了一个的结构化分析智能体。
第一章绪论
1.1选题背景与意义
文本问答系统(TQA:Textual Question Answering)是一种由计算机程序构建的系统，能够理解自然语言问题并提供相应的答案，通常从收集的文本集合中找到可以回答用户问题的文字片段作为答案，是自然语言处理和人工智能领域的一项重要挑战[1]。复杂文本相比与简单文本有着文本长度更长、内容更丰富复杂的特点，但一段复杂文本集合可能只需回答一个简单问题，因而本课题将研究主体限定为复杂问题。复杂问题可以是问题本身为一段复杂文本，也可以是处理问题过程或回答为复杂文本。
区别于能够通过简短的词语轻易回答的抽取式问题或多跳问题，本课题研究的复杂问题主要为长文本（Long-Form）问题[2]，通常需要一个长段落、详细的回答，通常是一种开放域（Open-Domain）问题[3]如表1.1所示。现有的许多问题解析方法已经能够很好的回答部分复杂问题，但对于更复杂、影响因素更多、需要深思熟虑的问题回答上还差强人意。在情报研究、复杂问题理解等自然语言处理任务中，都要求NLP系统能够同时处理多个层次的信息，从单词级别的语法到篇章级别的语义，这增加了任务的复杂性和困难度，如何对复杂问题进行有效处理成为解决这些挑战的关键因素之一[4]。
“结构化分析”概念源于理查德·J·霍耶尔的著作《情报分析心理学》，作者指出，分析工作的首要任务之一是准确识别问题的结构，只有在理解问题的构成部分后，才能有效整合相关信息，同时他也强调结构分析有多种不同的方式，书中首次系统化地阐述了“竞争性假设分析法”，为后续提出结构化分析方法奠定了理论基础[5]。对结构化分析方法的全面阐述可以追溯到2011年霍耶尔与兰道夫·H·弗森共同撰写的《情报分析的结构化分析方法》。在这本书中，作者继承并发展了霍耶尔所提出的“外化”“分解”等概念。霍耶尔强调要通过系统化、透明化的方式让分析框架可视化[6]，在此过程中将问题分解成若干部分，将分析过程完全外显，形成逐步推进的分析程序[50]。这种方法的核心是使分析思维过程可供他人共享、批判和改进。结构化分析方法的目的是透明化情报人员的思考过程，减少认知偏见，其开发背景之一是应对反情报工作中常遇到的欺骗性情报问题，强调必须对所有合理的假设保持严谨态度，直到能够排除其中任何一个[6]。
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1.2国内外研究现状
1.2.1问答系统研究现状
自动问答（Question Answering）[7]技术是人工智能领域的重要组成部分，旨在通过用户提出的自然语言问题进行分析和理解，经过检索、推理等一系列处理，最终向用户返回准确、简洁的答案。这项技术不仅涉及语言理解，还结合了信息检索和知识推理等多项人工智能技术，目标是为用户提供高效、精确的问答服务。传统的问答系统一般分为如图1.1所示三个模块：问题理解、信息检索和答案抽取[59][60]。近年来，关于自动问答系统的研究数量迅速增加，且其任务类别日益细化。大致来说有：起源于信息检索领域将无结构化转化为结构化数据进行问答处理的知识问答（Knowledge-Based QA，KBQA）[8]，作为重要分支之一，通常由问题分析模块、信息检索模块和答案抽取模块组成，专门用于处理基于非结构化文档的问答任务[9]，主要由基于规则模板的方法[10][11]、基于分割点的方法[12][13]和基于句法分析的方法[14]等构成的基于特征工程方法的问答，由图神经网络[15]、注意力机制[16]、查询图[17]、强化学习[18]等组成的基于深度学习的问答，遵循“检索-读取”范式[19]的检索式开放域问答，包含思维链[20]、上下文学习[21]、检索增强[22]等内容的基于大语言模型的自动问答系统等。
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第二章基于大语言模型的复杂问题变量影响分析方法
2.1变量影响分析方法设计
变量影响分析方法源于结构化分析方法（SAT），是一类用于情报分析的系统方法，通过最大限度地减少认知偏差、促进批判性思维和确保考虑所有相关因素来提高评估和决策过程的质量[6]。这些技术通常包括将复杂的问题分解为更小的组成部分，鼓励不同的观点，挑战假设，并使用各种工具（例如情景构建）来促进更准确和客观的判断。
在文本问答中，变量影响分析方法集成了多种变量管理技术，通过对问题相关要素进行影响分析等来回答复杂问题，因而可以通过变量管理技术实现复杂问题变量影响分析方法。更具体地说，基于检索，变量管理从深入研究复杂问题中的相关因素开始，对各种变量和参与者或受试者之间的交叉影响进行全面对比检查。随后，通常制定和证实预测变量之间因果关系或相关性的临时断言，即生成关键要点。最终，综合分析变量影响与要点，得出合理的结论和针对特定复杂问题的全面回答，实现变量影响分析。
在结构化分析方法中，有星爆法、交叉影响矩阵法、指标法等不同类型的与变量因素相关的方法。交叉影响方法主要用于分析任务，它们提供了许多结构化的过程，用于以粗略情景的形式推断未来的合理发展，并基于专家对系统性相互作用的判断。交叉影响分析的第一种方法是在20世纪60年代针对德尔菲调查的一个缺点而开发的。在这些研究中，专家们被问及不同技术的未来机会，但没有考虑到这些技术之间存在的相互影响。因此，海沃德（H.Hayward）和戈登（T.J.Gordon）在1968年引入了一个概念，称一个事件的发生会改变其他事件的发生概率[84]。事件x提高或降低事件y发生概率的系数被称为交叉影响，这个概率必须由专家判断确定。在短时间内，交叉影响分析的基本思想引起了美国情报学界极大的兴趣，在接下来的十年中，开发了许多不同的变体，并讨论了它们的实用性[85][86]。也有学者将交叉影响方法总结为三组：定性、定量和混合交叉影响分析[88][89][90]。在定量方面，建立了与变量相关的数学模型。在定性方面，专家们被要求提供变量之间关系的主观估计，通常采用条件概率或影响矩阵的形式。
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2.2背景知识检索
复杂问题或许会包含LLM以前从未学习过的最新知识或特定条件的术语。因此，本文利用搜索引擎来检索这些问题的背景知识，主要关注实时信息。本文使用如图2.2所示步骤利用PlayWright进行Bing检索，通过捕获网页、提取信息和排序过滤3个步骤来获得最相关的r个参考。在这种情况下，采用r=5来确保问题的相关信息可以被检索到，并且可以在不影响LLM本身性能的情况下使用最少的检索信息。
本文以“为什么日本的实体店表现优于电子商务，而在中国，电子商务明显盖过了实体店”进行案例研究。这个问题作为经济学领域的一个研究课题，有着充分复杂的背景与相关因素。这个问题主要有两个对比：实体店与电子商务以及中国与日本。该问题主要涉及宏观经济方面，并将比较提升到国家层面，使其适用于本文提出的自动化方法。
通过检索、内容提取、判断和排序，本文获得了与研究问题相关的6段文本，如表2.1所示。检索结果对应了6个主题：“日式设计行业注重满足消费者，房东也参与共同管理”、“日本实体店的良好发展实际上证明了电子商务在中国的崛起在日本是不可行的”、“中国电子商务行业在过去十年的快速崛起”、“日本实体店商品种类繁多可供选择”、“日本电子商务体系与实体店的关系是共存与繁荣而非生死存亡”、“日本的实体商业更能承受电子商务经济的冲击”。同时还包括以“日本松屋百货的设计与建设”为例说明“日本设计界一直追求精密的内容定位，在尊重商业定位基础上出具设计，费心让消费者满意”，也指出了实体店与网店的最大区别在于“实体店的商品种类少，购物不方便，而在网上，既可以货比三家，也可以足不出户，就能买到想要买的东西”，以及说明了日本精细的售后服务，“商场可以打包送货上门”。通过背景知识检索，一方面获得了重要方面的主题信息，另一方面也了解到了许多细节信息。
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第三章基于溯因推理的复杂问题假设分析方法........................31
3.1溯因推理方法设计.............................31
3.2假设生成............................................34
第四章面向复杂文本问答的结构化分析智能体框架设计与实现......................46
4.1需求分析...........................................46
4.2系统流程架构设计..........................47
第五章结论与展望............................60
第四章面向复杂文本问答的结构化分析智能体框架设计与实现
4.1需求分析
情报分析系统是以任务为导向的，它通过整合不同的技术来执行特定的情报分析任务，选择技术实现方法的种类和数量是根据研究对象和目标的任务需求来确定的。这些系统在当今的信息时代中扮演着至关重要的角色，能够为决策者提供准确且及时的信息支持。随着任务的多样化和复杂性增加，传统的情报分析方法在应对日益复杂的情报需求时，面临着巨大的挑战。军事情报的复杂性尤为显著，尤其在现代战争和国防需要中，情报信息的获取、分析和决策都需要精密且快速的处理。面对海量且多源的情报数据，单一的分析方法难以全面应对。这就需要一种系统的方法将复杂问题进行有效的分解，使得每个子问题能够被专门的技术工具和算法有效解决，从而提升整体分析的效率和准确性。
情报分析任务导向的性质决定了其情景的复杂性以及随机性，用于分析的数据以及分析活动的各个环节是随着任务场景的不同而发生变化的，所以很难通过几个通用的知识库或是零散的通用分析工具来帮助分析人员高效地完成分析任务。大型语言模型（LLM）的出现为自然语言处理（NLP）提供了新的工具和方法。这些模型通过对大规模文本数据的学习，能够生成高质量的文本，理解上下文关系，并进行语义分析。在情报分析中，LLM不仅可以辅助信息提取和分类，还可以在知识图谱构建、推理和预测等任务中提供强有力的支持。这为情报分析带来了新的路径和机会，使得情报系统在处理复杂问题时更加高效。
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第五章结论与展望
本论文针对复杂文本问答存在的复杂问题解析困难与问题分解、问题假设推理需求，提出了基于结构化分析的技术解决方案。通过深入研究复杂问题的特点，论文详细分析了复杂问题的解析过程，明确了复杂问题在多层次、多角度上存在的挑战，特别是在两个核心步骤，影响分析和假设分析方面，突出了应对复杂问题的必要性，设计了变量管理和溯因推理的结构化分析框架，实现了一个的结构化分析智能体。论文的主要贡献如下：
1.提出并实现了基于大语言模型的变量影响分析方法。为解决复杂问题解析难的挑战，论文提出了以变量管理技术引导大语言模型进行变量影响分析的方法，通过背景知识检索、相关变量列举、交叉影响分析和要点生成分析四个步骤，有效分析复杂问题的核心要素与交叉影响关系，提升了大语言模型在复杂问题解析中的推理能力。
2.设计并实现了基于溯因推理的假设分析方法。为提升大语言模型假设推理效果，论文设计了基于溯因推理与假设分析方法的假设生成与检验的系统化步骤，在变量影响分析的基础上，通过假设生成、原因生成、证据匹配与假设检验四个步骤，有效增强了大语言模型处理假设推理和复杂推测问题的能力，并通过实验验证了该方法在复杂问题处理中的有效性。提出的方法不仅提升了大语言模型在推理和预测问题上的能力，还通过与证据库的匹配排序增强了分析的可信度。
3.面向复杂文本问答的结构化分析智能体框进行架设计与实现。论文以情报分析系统为具体实现，将情报分析系统的流程应用于复杂文本问答，设计了基于LLM的结构化分析智能体框架，将变量影响分析方法与假设分析方法等方法进行工具封装，以基于静态与动态样例构建的方法实现了规划，整合了记忆、规划、工具和行动模块，针对不同类型的问题设计了模块化的解决方案，通过实际案例展示了智能体的应用潜力。
参考文献（略）