【摘 要】
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基于知识图谱的网络安全动态预警方法,能够主动感知和应对网络安全攻击,增强感知的实时性和精准性。然而,在构建网络安全知识图谱的实体抽取过程中,传统的命名实体识别工具和
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划项目(编号:91746116),贵州省重大应用基础研究项目(编号:黔科合JZ字[2014]2001),贵州省科技重大专项计划项目(编号:黔科合重大专项字[2017]3002),贵州省自然科学基金项目(编号:黔科合基础[2018]1035)资助
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基于知识图谱的网络安全动态预警方法,能够主动感知和应对网络安全攻击,增强感知的实时性和精准性。然而,在构建网络安全知识图谱的实体抽取过程中,传统的命名实体识别工具和方法无法识别网络安全领域中的特定类别实体,文本中的未登录和中英文混合的网络安全实体也难以被准确识别。网络安全文本中的网络安全命名实体存在中英文混合、单词缩写等问题,仅基于字的命名实体识别方法难以充分表征字或词的语义信息。因此,论文考虑中英文更细粒度的部件语义捕捉字或词的语义特征,提出一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法(C C-NS-N
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