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摘要:
非结构化文本资源提供了大量与漏洞相关的信息,传统的特定领域实体识别依赖特征模板和领域知识来识别相关实体,其识别性能很大程度上依赖于人工选取的特征函数质量.如何利用机器挖掘文本隐含的特征,而不需要人工详细地制定领域术语的特征表达是一项具有挑战性的任务.该文针对安全漏洞领域,提出一种双向长短期记忆网络BLSTM与条件随机场CRF相结合的安全漏洞领域实体识别模型,并使用基于词典的方法对结果进行校正,F值可达到85%以上.实验表明,该方法在提高实体识别的准确率和召回率的同时,能够显著地降低人工选取特征的工作量.
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文献信息
篇名 基于BLSTM-CRF模型的安全漏洞领域命名实体识别
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 安全漏洞 实体识别 BLSTM CRF
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 电子信息科学
研究方向 页码范围 469-475
页数 7页 分类号 TP391.1
字数 5117字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.03.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘嘉勇 四川大学网络空间安全学院 168 1031 16.0 22.0
2 何祥 四川大学电子信息学院 8 17 2.0 3.0
3 张若彬 四川大学电子信息学院 4 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
安全漏洞
实体识别
BLSTM
CRF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
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10
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25503
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