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由于网络空间安全的知识、技术的更新速度很快,因此很难构建一个非常完备的知识库。基于此,笔者探讨了基于大数据和BiLSTM+CRF的网络空间安全领域命名实体识别,在采集到的网络空间安全文章中抽取出11种网络空间安全领域实体。实验结果表明,该方法的准确率达到98.07%。
基于大数据和BiLSTM+CRF的网络空间安全领域命名实体识别研究
【摘 要】
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由于网络空间安全的知识、技术的更新速度很快,因此很难构建一个非常完备的知识库。基于此,笔者探讨了基于大数据和BiLSTM+CRF的网络空间安全领域命名实体识别,在采集到的网
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【出 处】
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信息与电脑
【发表日期】
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2021年4期
【基金项目】
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国家大学生创新训练“基于大数据的网络安全网站画像与网络技术知识分类集成App”项目成果(项目编号:202010595067)
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