公开(公告)号：CN119520029A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411481491.6

申请日：2024-10-22

Applicant: 广州大学

Inventor： 尚文利 ,  吕叶 ,  王博文 ,  浣沙 ,  张曼 ,  曹忠 ,  时昊天 ,  李淑琦 ,  高晓斌

IPC: H04L9/40 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N20/00

Abstract: 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。