针对网络安全领域的图谱构建任务,改进BiLSTM‐CRF模型,提出一种基于BERT的网络安全知识嵌入和多头注意力机制的网络安全实体抽取模型,并在开源网络安全实体抽取任务,相较基线模型性能有所提升。本文提出一种面向企业网络安全运维管理的知识图谱构建方案,并构建了一个具有业务、设备、事件、威胁以及策略五类实体的网络安全运维...
与BiLSTM+CRF模型相比,LatticeLSTM模型的改进是___。A.可以用字作为单位进行编码B.利用到左右语境的信息C.把分词作为一个软性的特征串联到字向量
3 p. 基于数组的Apriori算法的改进 4 p. 基于矩阵的改进的Apriori算法 4 p. 基于矩阵的apriori算法的改进 6 p. Apriori算法分析和改进,基于Markov异常检测模型 6 p. apriori算法分析和改进,基于markov异常检测模型 8 p. Apriori算法分析和改进,基于Markov异常检测模型 发表...
基于BERT+BiLSTM+CRF模型和改进Apriori算法的交通事故文本分析 交通事故分析对于交通安全有着重要意义.现行分析多以交管部门提供的结构化编码数据为基础,而对交通事故文本类数据利用不够.这主要是由于文本中存在的大量时间,地点,数... 孙欢 - 长安大学 被引量: 0发表: 0年 Learning temporal association rules on ...
CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn
基于改进BiLSTM-CRF模型的网络安全知识图谱构建 黄智勇;余雅宁;林仁明;黄鑫;张凤荔 【期刊名称】《现代电子技术》 【年(卷),期】2024(47)6 【摘要】针对网络安全领域的图谱构建任务,基于BiLSTM-CRF模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征,并结合多头注意力机制提取多层特征,最终在网络安全数据集取得了更...
针对网络安全领域的图谱构建任务,基于BiLSTM-CRF模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征,并结合多头注意力机制提取多层特征,最终在网络安全数据集取得了更优异的结果.利用企业内部的日常网络运维数据,设计并构建了一个面向企业网络安全运维管理的知识图谱,为后续进一步研究基于图谱的企业网络安全智能决策等应用奠...