基于提示增强和联合学习的网络威胁情报三元组抽取模型的训练方法及三元组抽取方法

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基于提示增强和联合学习的网络威胁情报三元组抽取模型的训练方法及三元组抽取方法
申请号:CN202411481491
申请日期:2024-10-22
公开号:CN119520029B
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于提示增强和联合学习的网络威胁情报三元组抽取模型的训练方法及三元组抽取方法,包括:S1:构建问题模板;S2:构建解码器;S3:建立由标签答案词向关系标签的第一映射、由关系标签向答案语义词的第二映射;预测实体对的关系为某答案词的概率;S4:输入隐藏层表示和可学习答案语义词的嵌入向量至关系预测层,得到预测头;S5:选择概率最高的答案词根据第一映射映射至关系标签得到预测关系;S6:计算总损失;S7:进行预训练;S8:使用训练数据集训练模型得到三元组联合提取模型。通过输入网络威胁情报数据至所述模型,即可得到关系三元组。本发明采用联合提取框架,有效解决了实体和关系任务间缺乏交互的问题。
技术关键词
网络威胁情报 三元组 答案 关系 实体 语义 训练语料库 标签 解码器 模板 梯度下降算法 文本 分类器 数据 编码器 序列 跨度 参数 集群
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