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摘要:
针对信息安全领域内的共指消解问题,提出了一个混合型方法.该方法在原来BiLSTM-attention-CRF模型的基础上引入领域词典匹配机制,将其与文档层面的注意力机制相结合,作为一种新的基于字典的注意力机制,来解决从文本中提取候选词时对稀有实体以及长度较长的实体识别能力稍弱的问题,并通过总结领域文本特征,将提取出的待消解候选词根据词性分别采用规则与机器学习的方式进行消解,以提高准确性.通过在安全领域数据集的实验,分别从共指消解以及提取候选词并分类2个方面证明了方法的优越性.
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文献信息
篇名 信息安全领域内实体共指消解技术研究
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 共指消解 混合型方法 领域词典匹配机制 BiLSTM-attention-CRF模型 信息安全
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 165-175
页数 11页 分类号 TP393
字数 10537字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2020033
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 张晗 信息工程大学密码工程学院 20 28 3.0 4.0
3 郭渊博 信息工程大学密码工程学院 41 99 4.0 9.0
6 胡永进 信息工程大学密码工程学院 5 5 2.0 2.0
7 陈吉成 信息工程大学信息技术研究所 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
共指消解
混合型方法
领域词典匹配机制
BiLSTM-attention-CRF模型
信息安全
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
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
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