本研究探索了自动推断“指挥官意图”的方法，这是指挥官向下级传达的命令或政策中通讯的一个关键方面。其通常包括：目的、需遵循的行动与程序、行动与程序要达到的目标或状态，以及发挥个人主动性的机会。指挥官意图对于下属明智地遵循命令至关重要，但由于其通常仅被间接陈述，难以自动提取。

本项目研究了两种提取指挥官意图的方法：一是提示生成式人工智能在输入文本中表达目的；二是基于特定语言线索，搜索表达意图的特定句子。第一种方法使用了ChatGPT 3.0的大语言模型，并辅以一套旨在优先识别陈述目的或目标的提示输入。第二种方法使用了机器学习方法，该方法通过对指挥官意图示例与描述军事活动但非意图的文本进行比较训练，对单词和词对进行排序。通过扫描美军网站获取了文本示例和非示例。在假定泊松分布的前提下，基于单词和词对在示例中出现的频率相对于在非示例中出现频率的统计显著性进行评分。然后从示例文本中提取评分高的句子，并将其拼接起来以创建意图摘要。

出人意料的是，第一种方法失败了：得到了许多摘要，但其中表达非显而易见的目的、程序和目标的内容很少。第二种方法更为成功，因为它并非试图进行释义，而仅仅是分离出可能与意图相关的句子，并可以摘录出来以概括文档。这些句子随后可以被进一步处理，以提取文本标签，这些标签可以与文档一起存储，用于索引和进一步分析。