Generative AI for Strategic Plan Development

📄 arXiv: 2508.07405v1 📥 PDF

作者: Jesse Ponnock

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-10

备注: 11 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出生成式人工智能以优化战略计划开发

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成式人工智能 战略计划 主题建模 BERTopic 非负矩阵分解 政府组织 政策制定

📋 核心要点

  1. 现有方法在战略计划开发中面临自动化程度低和效率不高的挑战，尤其是在处理大量文本数据时。
  2. 论文提出了一种模块化模型，利用生成式人工智能和主题建模技术，自动生成与战略计划相关的主题和愿景元素。
  3. 实验结果显示，BERTopic和NMF能够生成与战略计划愿景元素相似的主题，BERTopic的表现优于NMF，相关性达到了“中等”或“强”。

📝 摘要（中文）

随着生成式人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的突破，越来越多的专业服务开始通过人工智能进行增强，曾经看似无法自动化的任务也变得可行。本文提出了一种模块化模型，利用GAI为大型政府组织开发战略计划，并评估了在该模型中应用的领先机器学习技术。具体而言，评估了BERTopic和非负矩阵分解（NMF）在主题建模中生成与战略计划愿景元素相关主题的能力。通过对美国政府问责局（GAO）的大量报告进行训练，生成的主题与已发布战略计划的愿景元素进行相似性评分。结果表明，这些技术能够生成与100%评估元素相似的主题，且BERTopic在此应用中表现最佳，超过一半的相关主题达到了“中等”或“强”的相关性。GAI驱动的战略计划开发能力对数十亿美元的行业产生影响，并帮助联邦政府克服对公共利益至关重要的监管要求。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型政府组织在战略计划开发中面临的自动化不足和效率低下的问题。现有方法在处理大量文本数据时，难以快速提取和生成相关主题。

核心思路：通过构建一个模块化的GAI模型，利用主题建模技术（如BERTopic和NMF），自动生成与战略计划愿景元素相关的主题，从而提高战略计划开发的效率和准确性。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和主题生成三个主要模块。首先，从美国政府问责局收集大量报告数据，然后训练BERTopic和NMF模型，最后生成主题并与战略计划的愿景元素进行相似性评分。

关键创新：最重要的技术创新在于将生成式人工智能与主题建模相结合，能够自动化生成与战略计划相关的主题，显著提高了主题生成的效率和相关性。与传统手动提取方法相比，具有更高的自动化程度和准确性。

关键设计：在模型训练中，BERTopic采用了基于BERT的嵌入表示，结合聚类算法进行主题生成；而NMF则通过非负矩阵分解技术提取主题。模型的超参数设置经过多次实验优化，以确保生成主题的质量和相关性。

📊 实验亮点

实验结果表明，BERTopic和NMF能够生成与100%评估元素相似的主题，其中BERTopic的表现最佳，超过一半的相关主题达到了“中等”或“强”的相关性。这一成果展示了GAI在战略计划开发中的强大潜力，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括政府组织的战略规划、政策制定和公共管理等。通过引入GAI技术，可以显著提高战略计划的开发效率，帮助政府更好地应对复杂的监管要求，最终实现更高效的公共服务。未来，该模型的其他模块也有望在不同领域得到应用，推动更多行业的智能化转型。

📄 摘要（原文）

Given recent breakthroughs in Generative Artificial Intelligence (GAI) and Large Language Models (LLMs), more and more professional services are being augmented through Artificial Intelligence (AI), which once seemed impossible to automate. This paper presents a modular model for leveraging GAI in developing strategic plans for large scale government organizations and evaluates leading machine learning techniques in their application towards one of the identified modules. Specifically, the performance of BERTopic and Non-negative Matrix Factorization (NMF) are evaluated in their ability to use topic modeling to generate themes representative of Vision Elements within a strategic plan. To accomplish this, BERTopic and NMF models are trained using a large volume of reports from the Government Accountability Office (GAO). The generated topics from each model are then scored for similarity against the Vision Elements of a published strategic plan and the results are compared. Our results show that these techniques are capable of generating themes similar to 100% of the elements being evaluated against. Further, we conclude that BERTopic performs best in this application with more than half of its correlated topics achieving a "medium" or "strong" correlation. A capability of GAI-enabled strategic plan development impacts a multi-billion dollar industry and assists the federal government in overcoming regulatory requirements which are crucial to the public good. Further work will focus on the operationalization of the concept proven in this study as well as viability of the remaining modules in the proposed model for GAI-generated strategic plans.