一种基于注意力上下文映射和关系匹配的网络威胁情报关系抽取方法

本发明提出一种基于注意力上下文映射和关系匹配的网络威胁情报关系抽取方法，该方法基于深度神经网络，采用如下技术方案：(a)使用大规模通用文本数据预训练过的BERT模型对输入文本进行向量编码，得到初步的文本向量表示。通过大规模通用文本数据预训练过的BERT模型，已经获取到了文本的一些潜在语义信息，所以将其对威胁情报文本进行编码得到的向量表示已经包含了丰富的通用先验知识和潜在语义。(b)通过基于注意力的上下文映射方法，缓解了实体语义抽象和实体特征易混淆的问题。(c)通过关系匹配机制来缓解实体之间相关性弱的问题。