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[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的威胁情报实体识别万字详解

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章普及VS Code配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。这篇文章将讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。基础性文章，希望对您有所帮助！

版本信息：

  • keras-contrib V2.0.8
  • keras V2.3.1
  • tensorflow V2.2.0

常见框架如下图所示：

  • https://aclanthology.org/2021.acl-short.4/

[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的威胁情报实体识别万字详解_第1张图片

[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的威胁情报实体识别万字详解_第2张图片

文章目录

  • 一.ATT&CK数据采集
  • 二.数据拆分及内容统计
    • 1.段落拆分
    • <

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    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
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