[发明专利]一种面向威胁情报的实体识别方法及系统在审
| 申请号： | 201811589770.9 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109858018A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王璐;姜波;杜翔宇;姜政伟;卢志刚 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向威胁情报的实体识别方法及系统。该方法包括：1)对作为训练语料的威胁情报文本进行粗分词；2)构建威胁情报实体常用词词典库与规则库，对粗分词的结果进行词典匹配与规则匹配；3)基于匹配结果，为每个词标注实体标签，形成训练集；4)构建特征模板，同时建立指示词库来完善特征模板的筛选形式，使用特征模板为训练集生成其上下文特征并筛选，将筛选后得到的特征输入机器学习模型进行参数迭代训练；5)对待识别的威胁情报文本进行粗分词、词典匹配和规则匹配，利用训练完成的机器学习模型进行实体识别。本发明采用了规则、词典、模型相结合的手段完成威胁情报实体抽取，显著提高了威胁情报的实体识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 情报 实体识别 威胁 特征模板 分词 机器学习模型 规则匹配 训练集 筛选 构建 匹配 文本 上下文特征 参数迭代 匹配结果 实体标签 特征输入 训练语料 词典库 规则库 词库 标注 抽取 | ||
【主权项】：
1.一种面向威胁情报的实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对作为训练语料的威胁情报文本进行粗分词；2)构建威胁情报实体常用词词典库与规则库，对粗分词的结果进行词典匹配与规则匹配；3)基于词典匹配与规则匹配的结果，为每个词标注实体标签，形成训练集；4)构建特征模板，同时建立指示词库来完善特征模板的筛选形式，使用特征模板为训练集生成其上下文特征并筛选，将筛选后得到的特征输入机器学习模型进行参数迭代训练；5)对待识别的威胁情报文本进行粗分词、词典匹配和规则匹配，并利用训练完成的机器学习模型进行实体识别。
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