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面向小样本的威胁情报命名实体识别方法
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作者 萨仁高娃 邬超慧 +1 位作者 张振 张悦 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2599-2605,共7页
为解决威胁情报领域的数据源不足、实体专业性强等问题,提出一种面向小样本的威胁情报命名实体识别模型AbNER。设计基于自注意力机制的隐式特征引导模块,引入prompt模板,融合专业领域的先验知识,结合两者共同完成识别实体。对模型输入... 为解决威胁情报领域的数据源不足、实体专业性强等问题,提出一种面向小样本的威胁情报命名实体识别模型AbNER。设计基于自注意力机制的隐式特征引导模块,引入prompt模板,融合专业领域的先验知识,结合两者共同完成识别实体。对模型输入层结构进行优化,有效提升编码性能。分析AbNER在通用和电网等两类威胁情报数据上的测试结果,模型在5个全量数据集和3个小样本数据集上均达到最优表现,验证了AbNER的实体识别优势和小样本能力。 展开更多
关键词 命名实体识别 威胁情报 小样本 自注意力机制 大规模语言模型 提示学习 网络安全
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