一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法.pptx

一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法;;引言;;国内研究者已经提出了一些基于深度学习的网络安全命名实体识别方法，但在部件CNN方面的应用相对较少。;研究内容：本文提出了一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法，通过构建深度卷积神经网络模型，实现对网络安全文本中命名实体的准确识别。;网络安全命名实体识别概述;;;传统的NER方法主要基于规则、词典和统计模型，对于网络安全领域的命名实体识别效果有限。;基于部件CNN的网络安全命名实体识别模型;输出层;设计原理;;采用BIO或BIOES等标注体系对文本中的命名实体进行标注，将实体识别问题转化为序列标注问题。;实验设置与结果分析;;;评价模型对命名实体的查全能力。;;模型优化策略及性能提升途径;通过动态调整学习率，使模型在训练初期快速收敛，后期更加稳定，避免振荡。;;;多任务学习;结论与展望;提出了基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法，通过设计卷积神经网络模型自动提取特征，避免了传统方法中繁琐的特征工程。;;;谢谢您的聆听