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公开(公告)号：CN116561322B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310788192.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F40/284 , G06F40/295
Abstract: 本申请公开了网络信息的关系抽取方法、关系抽取装置及介质，关系抽取方法包括：获取网络信息的样本实例，网络信息的每个样本实例被标注出实体和实体对应的实体关系；按照实体关系的类别对样本实例进行小样本抽取，得到N个支持集和N个查询集，支持集中包括K个样本实例，查询集包括Q个样本实例，N、K和Q均为正整数；通过支持集和查询集对关系抽取模型进行训练；利用经过训练的关系抽取模型对网络信息的数据进行关系抽取。在本申请实施例中，在传统原型网络的基础上引入两个维度的特征信息和关系描述语义提高模型的分类性能和泛化能力，突出语句中的重要的语义特征，增强模型的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116545779B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310823366.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06F40/295 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本申请实施例提供网络安全命名实体识别方法、装置、设备和存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法利用标注样本同时输入原型网络模型、预训练模型和自训练模型，得到三个输出值输入相关性编码模型得到预测输出值，再根据预测输出值对命名实体识别网络进行训练，然后利用半监督的方式结合命名实体识别网络对未标注样本进行标注，更新标注样本集合后继续训练命名实体识别网络，直至训练完成，利用训练后的命名实体识别网络进行命名实体识别。本申请实施例通过半监督的学习方式对未标注样本进行标注，扩充样本集合，提高命名实体识别网络的训练精度，从而提升命名实体识别网络的识别准确率，能够更好地适应网络安全中小样本的命名实体识别场景。
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公开(公告)号：CN116561322A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310788192.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F40/284 , G06F40/295
Abstract: 本申请公开了网络信息的关系抽取方法、关系抽取装置及介质，关系抽取方法包括：获取网络信息的样本实例，网络信息的每个样本实例被标注出实体和实体对应的实体关系；按照实体关系的类别对样本实例进行小样本抽取，得到N个支持集和N个查询集，支持集中包括K个样本实例，查询集包括Q个样本实例，N、K和Q均为正整数；通过支持集和查询集对关系抽取模型进行训练；利用经过训练的关系抽取模型对网络信息的数据进行关系抽取。在本申请实施例中，在传统原型网络的基础上引入两个维度的特征信息和关系描述语义提高模型的分类性能和泛化能力，突出语句中的重要的语义特征，增强模型的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116545779A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310823366.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06F40/295 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本申请实施例提供网络安全命名实体识别方法、装置、设备和存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法利用标注样本同时输入原型网络模型、预训练模型和自训练模型，得到三个输出值输入相关性编码模型得到预测输出值，再根据预测输出值对命名实体识别网络进行训练，然后利用半监督的方式结合命名实体识别网络对未标注样本进行标注，更新标注样本集合后继续训练命名实体识别网络，直至训练完成，利用训练后的命名实体识别网络进行命名实体识别。本申请实施例通过半监督的学习方式对未标注样本进行标注，扩充样本集合，提高命名实体识别网络的训练精度，从而提升命名实体识别网络的识别准确率，能够更好地适应网络安全中小样本的命名实体识别场景。
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