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基于深度主动学习的信息安全领域命名实体识别研究
被引量:
23
1
作者
彭嘉毅
方勇
+2 位作者
黄诚
刘亮
姜政伟
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期457-462,共6页
针对通用领域模型不能很好地解决信息安全领域的命名实体识别问题,提出一种基于字符特性,双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与条件随机场(CRF)相结合的信息安全领域命名实体识别方法.该方法不依赖于人工选取特征,通过神经网络模型对序列进行...
针对通用领域模型不能很好地解决信息安全领域的命名实体识别问题,提出一种基于字符特性,双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与条件随机场(CRF)相结合的信息安全领域命名实体识别方法.该方法不依赖于人工选取特征,通过神经网络模型对序列进行标注,再利用CRF对序列标签的相关性进行约束,提高序列标注的准确性.而且,针对信息安全领域标注数据样本不足的问题,采用主动学习方法,使用少量标注样本达到较好的序列标注效果.
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关键词
信息安全
命名实体识别
主动学习
神经网络
双向长短时记忆网络
条件随机场
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职称材料
题名
基于深度主动学习的信息安全领域命名实体识别研究
被引量:
23
1
作者
彭嘉毅
方勇
黄诚
刘亮
姜政伟
机构
四川大学电子
信息
学院
四川大学
网络
空间安全
学院
中国科学院信息工程研究所&中国科学院网络测评技术重点实验室
出处
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期457-462,共6页
基金
中国科学院网络测评技术重点实验室开放课题基金(NST-18-001)
文摘
针对通用领域模型不能很好地解决信息安全领域的命名实体识别问题,提出一种基于字符特性,双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与条件随机场(CRF)相结合的信息安全领域命名实体识别方法.该方法不依赖于人工选取特征,通过神经网络模型对序列进行标注,再利用CRF对序列标签的相关性进行约束,提高序列标注的准确性.而且,针对信息安全领域标注数据样本不足的问题,采用主动学习方法,使用少量标注样本达到较好的序列标注效果.
关键词
信息安全
命名实体识别
主动学习
神经网络
双向长短时记忆网络
条件随机场
Keywords
Cyber security
Named entity recognition
Active learning
Neural network
Bi-LSTM
CRF
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度主动学习的信息安全领域命名实体识别研究
彭嘉毅
方勇
黄诚
刘亮
姜政伟
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
23
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