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面向小样本的威胁情报命名实体识别方法
1
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。
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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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题名
面向小样本的威胁情报命名实体识别方法
1
作者
萨仁高娃
邬超慧
张振
张悦
机构
内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第9期2599-2605,共7页
基金
国家自然科学基金项目(59637050)。
文摘
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。
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
Keywords
named entity recognition
threat intelligence
small samples
self-attention mechanisms
large language model
prompt learning
cybersecurity
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向小样本的威胁情报命名实体识别方法
萨仁高娃
邬超慧
张振
张悦
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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