网络空间安全领域实体识别的数据增强方法

针对网络空间安全领域标注数据成本高且难度大的问题,提出了数据增强改进方法。通过改进EDA算法,研究基于领域词典的同类型实体替换、实体保护的同词性替换、词性保护的随机插入以及语义保护的随机删除策略,采用单一策略和组合策略对小样本数据集进行数据扩充,利用BiLSTM-CRF模型进行实体识别验证。结果表明,单一策略及其组合策略能够增加数据集的规模,单一策略DER的F 1值提升比例达38.18%,组合策略EPR+PRI的F 1值提升比例达31.16%。该方法可以有效提升网络空间安全领域实体识别模型性能。

观书三感

夜深人静,万籁俱寂,惟独我含泪独坐灯前,时而奋笔疾书,时而怒视窗外,时而凝神苦读。原来,考试才六十出头,深感羞愧,于是下定决心,回家苦读至深夜。