基于MRC的威胁情报实体识别方法研究
2022-05-25 16:21:37   来源：    点击：

摘要:在威胁情报实体抽取领域，由于网络数据源结构复杂、无关信息多，且威胁情报实体具有专业性强、分类模糊等特点，传统实体识别方法对于威胁情报挖掘的效率不高。针对此问题，文章通过将实体识别转化为机器阅读理解的方式，提出一种融入专业知识的MRC指针标注模型(Threat Intelligence Machine Reading Comprehension,TIMRC)，该模型能够为每个实体问题找到对应的开始和结尾索引。基于此，文章进一步构造了一种威胁情报实体识别( Threat Intelligence Entity Identification，TIEI)方法，通过对978篇安全类文章进行实验验证,证明了TIEI方法的有效性及高效的实体挖掘能力。