一种基于动态词义表征与大语言模型的知识融合方法

本发明涉及一种基于动态词义表征与大语言模型的知识融合方法，属于网络安全领域，本发明首先对攻击情报历时语料库中的语料数据进行数据预处理，使用动态词义表征模型标注上下文义项，随后，使用TransR模型对实体关系三元组投影到低维向量空间实现语义表示，完成实体关系聚合，在此基础上基于图神经网络模型对实体中的图谱结构、实体信息和属性描述三个视图进行多视图特征提取，最后结合大语言模型推断待融合实体与候选实体之间的相关性并完成实体对齐整合。对比现有技术，本发明将复杂对抗条件下的情报实体融合问题转换为多视图角度的实体对齐关系度量问题，突破了攻击情报知识融合的关键技术。