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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种用于网络安全知识图谱构建的关系三元组抽取方法，包括：获取网络安全相关文献并进行标注；建立基于参数共享的联合模型对标注后的网络安全相关文献中的句子进行学习，完成对句子的命名实体识别和关系抽取；结合已有的网络安全知识图谱对抽取关系进行匹配修正；根据最终的关系三元组对基于参数共享的联合模型进行训练；利用训练完成的基于参数共享的联合模型和已有的网络安全知识图谱，对待处理文献中的句子进行关系三元组抽取，并将抽取后的关系三元组存储至图数据库。本发明相较于传统方法更加高效也更加准确，能够提升在复杂文本中抽取实体关系的性能。
主权项：1.一种用于网络安全知识图谱构建的关系三元组抽取方法，其特征在于，所述用于网络安全知识图谱构建的关系三元组抽取方法，包括：基于网络安全领域相关网站获取网络安全相关文献，并对所获取的网络安全相关文献进行筛选；调用标注工具对筛选后的网络安全相关文献中的实体和关系进行标注；建立基于参数共享的联合模型对标注后的网络安全相关文献中的句子进行学习，完成对句子的命名实体识别和关系抽取；所述基于参数共享的联合模型包括共享层和特定任务层，所述共享层包括词嵌入层、特征提取层和多头注意力层，所述特定任务层包括两个并行分支，一个分支为命名实体识别层，另一个分支为关系抽取层，所述特征提取层的输出和多头注意力层的输出连接后分别作为命名实体识别层和关系抽取层的输入；对于抽取的每个关系，在已有的网络安全知识图谱中检索候选关系，计算每个候选关系与抽取的关系之间的关系匹配分数，利用关系匹配分数最高的候选关系替换抽取的关系，得到最终的关系三元组；基于该句子最终的关系三元组，以及该句子标注的实体和关系计算损失函数，并根据损失值对基于参数共享的联合模型进行训练；利用训练完成的基于参数共享的联合模型和已有的网络安全知识图谱，对待处理文献中的句子进行关系三元组抽取，并将抽取后的关系三元组存储至图数据库Neo4j。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种用于网络安全知识图谱构建的关系三元组抽取方法
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