基于語義增強的網(wǎng)絡安全實體識別

摘要： 從大規(guī)模、異構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡空間安全信息文本中識別網(wǎng)絡安全實體時，因為實體高頻變化和隨機性強的特點，導致容易出現(xiàn)實體稀疏的問題，為此提出一種基于語義增強的網(wǎng)絡安全實體識別模型。從多維語言學特征增強和語料增強兩個方面獲取語義增強輸入矩陣；利用雙向長短記憶網(wǎng)絡獲取輸入矩陣的上下文特征；基于注意力機制對輸出的特征生成注意力分配系數(shù)，用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡聚合和編碼來自不同空間的特征；使用條... （共7頁）