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基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
被引量：
5
1
作者
王瀛
王泽浩
+1 位作者
李红
黄文军
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期33-39,共7页
为了从来源不同的威胁情报中提取关键信息,方便政府监管部门开展安全风险评估,针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致识别困难的问题,在BiGRU-CRF模型基础上,提出了一种融合边界特征以及迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)的威...
为了从来源不同的威胁情报中提取关键信息,方便政府监管部门开展安全风险评估,针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致识别困难的问题,在BiGRU-CRF模型基础上,提出了一种融合边界特征以及迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)的威胁情报命名实体识别方法.该方法根据人工构造的规则词典将边界清晰的实体例如英文单词进行转化以减少模型在处理较长文本时容易造成的信息损失,通过IDCNN和双向门控循环单元(BiGRU)进一步提取了文本的局部和全局特征.通过在威胁情报语料库上进行实验,结果表明所提的方法模型在相关评价指标上均优于其他模型,F值达到87.4%.
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关键词
威胁情报
膨胀卷积
命名实体识别
信息抽取
深度学习
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职称材料
一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
2
作者
刘景森
李浩然
+1 位作者
李煜
周欢
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1949-1955,共7页
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差...
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差进一步向着较优解移动,提高算法整体的搜索质量;然后,算法通过逐维半径更新策略,有效避免了在某一维陷入局部极值的情况;最后,本文在中心点的更新中引入领导层决策机制,提高算法快速确定最佳区域的能力.在计算机仿真部分,本文将该改进算法与多组具有不同代表性的对比算法分别在CEC2017套件的100维和CEC2010套件的1000维上进行了极值优化分析,结果表明改进后的算法无论是在高维问题还是大规模复杂问题上的寻优结果都能领先其他代表性对比算法多个数量级,具有很好的收敛性能.
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关键词
涡流搜索算法
流场吸引
逐维更新
领导层决策机制
CEC2017
极值优化
大规模全局优化
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职称材料
题名
基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
被引量：
5
1
作者
王瀛
王泽浩
李红
黄文军
机构
河南大学河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室
河南大学
河南省
高等学校学科创新引智基地-
河南大学
软件工程
智能
信息处理创新引智基地
河南大学
智能
网络
系统研究所
中国科学院信息工程研究所
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期33-39,共7页
基金
河南省自然科学基金资助项目(182300410164)
河南大学研究生教育创新与质量提升计划项目——英才计划(No.SYL19060120)
+1 种基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(61702503,61802016)
国家自然科学基金重点资助项目(Y810021104).
文摘
为了从来源不同的威胁情报中提取关键信息,方便政府监管部门开展安全风险评估,针对威胁情报文本中英文混杂严重以及专业词汇生僻导致识别困难的问题,在BiGRU-CRF模型基础上,提出了一种融合边界特征以及迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)的威胁情报命名实体识别方法.该方法根据人工构造的规则词典将边界清晰的实体例如英文单词进行转化以减少模型在处理较长文本时容易造成的信息损失,通过IDCNN和双向门控循环单元(BiGRU)进一步提取了文本的局部和全局特征.通过在威胁情报语料库上进行实验,结果表明所提的方法模型在相关评价指标上均优于其他模型,F值达到87.4%.
关键词
威胁情报
膨胀卷积
命名实体识别
信息抽取
深度学习
Keywords
threat intelligence
dilated convolution
named entity recognition(NER)
information extraction
deep learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
2
作者
刘景森
李浩然
李煜
周欢
机构
河南大学河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室
河南大学
软件学院
河南大学
管理科学与工程研究所
河南大学
商学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1949-1955,共7页
基金
国家自然科学基金(No.72104069)
河南省重点研发与推广专项(No.222102210065)
+1 种基金
河南省重大科技专项(No.201300210400)
河南大学研究生培养创新与质量提升行动计划项目(No.SYLYC2022150)。
文摘
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差进一步向着较优解移动,提高算法整体的搜索质量;然后,算法通过逐维半径更新策略,有效避免了在某一维陷入局部极值的情况;最后,本文在中心点的更新中引入领导层决策机制,提高算法快速确定最佳区域的能力.在计算机仿真部分,本文将该改进算法与多组具有不同代表性的对比算法分别在CEC2017套件的100维和CEC2010套件的1000维上进行了极值优化分析,结果表明改进后的算法无论是在高维问题还是大规模复杂问题上的寻优结果都能领先其他代表性对比算法多个数量级,具有很好的收敛性能.
关键词
涡流搜索算法
流场吸引
逐维更新
领导层决策机制
CEC2017
极值优化
大规模全局优化
Keywords
vortex search algorithm
attractive flow field operation
dimension-by-dimension dynamic radius
leader⁃ship decision-making mechanism
CEC2017
large-scale global optimization
extremal optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
王瀛
王泽浩
李红
黄文军
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
刘景森
李浩然
李煜
周欢
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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