基于BERT-BiLSTM-CCA-CRF的网络安全实体识别方法

本发明提供一种基于BERT‑BiLSTM‑CCA‑CRF的网络安全实体识别方法，涉及网络安全技术领域。构建BERT‑BiLSTM‑CCA‑CRF模型，采用BERT预训练语义模型来获取输入文本的动态词向量表示，从而更好地解决一词多义问题，然后通过BiLSTM网络，CCA模块能够更加有效地处理通道级的特征信息，还能够在序列级别上捕获复杂的依赖关系。最后通过CRF层来获取全局最优的标签序列。与传统的算法相比，所提出算法具有更好的泛化能力和更高的准确率。