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基于深度主动学习的信息安全领域命名实体识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对通用领域模型不能很好地解决信息安全领域的命名实体识别问题,提出一种基于字符特性,双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与条件随机场(CRF)相结合的信息安全领域命名实体识别方法.该方法不依赖于人工选取特征,通过神经网络模型对序列进行标注,再利用CRF对序列标签的相关性进行约束,提高序列标注的准确性.而且,针对信息安全领域标注数据样本不足的问题,采用主动学习方法,使用少量标注样本达到较好的序列标注效果. 相似文献
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研究微分方程和其对应的差分方程指数型二分性的条件,利用有界增长、基解有界增长以及基解负向和正向有界增长的概念,得到了这两种指数型二分性等价性的有关命题. 相似文献
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