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摘 要：针对中文网络安全领域缺乏公开数据集和有效的命名实体识别（Ｎａｍｅｄ Ｅｎｔｉｔｙ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＮＥＲ） 方法，提出一种融合汉字多源信息的网络安全ＮＥＲ 方法。通过构建数据集中所有字符的偏旁和字频向量表，增强了中文字向量的特征表达能力，嵌入到改进的词汇融合模型中进行字向量与词向量的融合，输入到条件随机场（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓ，ＣＲＦ） 进行解码。（剩余1877字）
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基于深度学习的网络安全命名实体识别方法
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