基于多任务学习的访问控制策略自动生成系统及其方法

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基于多任务学习的访问控制策略自动生成系统及其方法
申请号:CN202510679132
申请日期:2025-05-26
公开号:CN120597842A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于多任务学习的访问控制策略自动生成系统及方法,数据预处理模块,对原始访问控制文本进行分词、清洗和嵌入向量转换,构建规范的输入格式;特征共享层模块,通过多层双向编码和注意力机制提取文本的深层语义特征,并为下游任务提供统一表示;访问控制语句识别模块,判断文本中每个句子是否为访问控制语句,实现策略相关内容的自动识别;属性抽取与标注模块,对访问控制语句中的词语进行标注,提取出主体、客体和操作访问控制属性。通过共享词编码层与句编码层,结合局部与全局注意力机制,提取文本的关键信息并增强语义理解能力,实现语句识别与属性抽取的协同训练;条件随机场CRF结构用于序列标注,确保属性标签的结构合理性。
技术关键词
自动生成系统 注意力机制 生成访问控制策略 子模块 语句 多任务 Softmax分类器 标签 文本 编码 自动生成方法 双向长短期记忆网络 条件随机场 识别模块 序列 语义特征 CRF模型
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