CN114757193B 一种基于机器阅读理解的威胁情报命名实体识别方法 （浙江工业大学）_第1页
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一种基于机器阅读理解的威胁情报命名实本发明公开了一种基于机器阅读理解的威理解的威胁情报命名实体识别可以有效解决威问题中自带实体隐藏信息可以有效提高识别准2在词序列的头部添加一个特殊标记用于表示序列的开始利用ALBERT模型对完整词序列进行特征步骤3.3、从句子中每个词属于开始词的概率中选取概率为最大评分的词对应的索引步骤3.5、根据输出的预测答案以及实际答案计算损失函数用于更新各二分类器的参L=αLstart+βLend+γLspanstart为句子中每个词属于开始词的预测概率，Ystart为句子中每个词属于实体的3为实体分配一个实体类型，每个实体类型预先45[0013]步骤3.3、从句子中每个词属于[0015]步骤3.5、根据输出的预测答案属于实体的结束词的实际概率，Pstart_end表示开始词和结束词之间的预测匹配程度，6别。时可参考现有的网络安全专业词汇汇总库进行过滤，例如“网络安全词语(NetworkChatandsawredflagsindicatingtheirtargetsofinterest：verificationemailswithaphysicaladdresswhosepostalcodeisassignedtoaprovincial7名词解释作为实体标注时问题。本案例中，实体Ej(“Tmalware.backdoor，则问题Qj＝“Amaliciousprogramthatallowsanattackertoperformactionsonaremotesystem，suchastransferringfiles，acquiring8m殊标记和分隔符的前提下，可以替换标记或进一步添加不影响模型进行特征提取的标记，2n[0054]当在有一部分该领域的标注数据后，机器阅读理解所具有的问答特性，结合[0056]具体地，句子中的词属于开始词的概率Pstart和属于结束词的概率Pend的开始索引(如公式(3)所示)和结束词对应的结束索引Jena(如公式(4)所示)。其9词和结束词之间的匹配程度，输出匹配程度高于阈值的开始索引和结束索引作为预测答[0065]根据步骤3.3中得到的开始索引和结束索引Istart和Jena,使用一个二分类器计算开始索引对应的开始词和结束索引对应的结束词匹配的概率(即匹配程度，如公式(5)所示)，其中，E是ALBERT模型输出的文本特征矩阵，Concat()为Istart和Jena中的索引利用匹配概率对预测实体进行筛选。[0068]步骤3.5、根据输出的预测答案属于实体的结束词的实际概率，Pstart_end表示开始词和结束词之间的预测匹配程度，[0075]由于匹配程度基于开始索引Iuar和结束索Pstart_end理解为而其中每个开始词和结束词的匹配概率即为[0081]本实施例基于机器阅读理解的威胁情报命名实体识别可以有效解决威胁情报实体分类模糊以及嵌套实体问题；构建的问

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