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融合层次对比学习的威胁情报实体关系抽取
1
作者
周法国
宋亚楠
廖俊斌
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期131-137,共7页
针对当前威胁情报领域实体关系抽取语义利用不充分、准确率低下的问题,提出一种基于层次对比学习的威胁情报领域实体关系抽取模型。利用预训练模型提取文本特征,融合三元组、句子级别正负样例信息输入到层次对比层进行全局语义和局部边...
针对当前威胁情报领域实体关系抽取语义利用不充分、准确率低下的问题,提出一种基于层次对比学习的威胁情报领域实体关系抽取模型。利用预训练模型提取文本特征,融合三元组、句子级别正负样例信息输入到层次对比层进行全局语义和局部边界增强,通过级联解码层加强实体识别与关系抽取的交互,采用层叠指针标注方式抽取出所有的实体关系三元组。根据威胁情报数据特点设计实体关系标注方案,构建数据集进行实验验证,模型在自建数据集上F1值达到82%,在公开数据集上的结果达到79%,验证了模型的有效性。
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关键词
威胁情报
实体关系抽取
层次对比学习
级联解码
正负样例信息
自建数据集
多头注意力机制
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题名
融合层次对比学习的威胁情报实体关系抽取
1
作者
周法国
宋亚楠
廖俊斌
机构
中国矿业大学(北京)人工智能学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期131-137,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62072008)。
文摘
针对当前威胁情报领域实体关系抽取语义利用不充分、准确率低下的问题,提出一种基于层次对比学习的威胁情报领域实体关系抽取模型。利用预训练模型提取文本特征,融合三元组、句子级别正负样例信息输入到层次对比层进行全局语义和局部边界增强,通过级联解码层加强实体识别与关系抽取的交互,采用层叠指针标注方式抽取出所有的实体关系三元组。根据威胁情报数据特点设计实体关系标注方案,构建数据集进行实验验证,模型在自建数据集上F1值达到82%,在公开数据集上的结果达到79%,验证了模型的有效性。
关键词
威胁情报
实体关系抽取
层次对比学习
级联解码
正负样例信息
自建数据集
多头注意力机制
Keywords
threat intelligence
entity relation extraction
hierarchical contrastive learning
cascade decoding
positive and negative sample information
self-built dataset
multi-head attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合层次对比学习的威胁情报实体关系抽取
周法国
宋亚楠
廖俊斌
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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