结合GAN与BiLSTM-Attention-CRF的领域命名实体识别
【摘要】 我们从中摘取了，段落包括述以及篇摘要、4520篇微软安全公告、条句子10187篇博客文章、CVE（commonvulnerabilitiesand微软安全公告以及信息安全类文其中连续（段描将每条句子分配给标注.种类型的命名实体:名以此作为众包标注数据集，此外CVE、59），由4个注释者来完成3者只需要从句子中标注出product，vulnerability，attacker，version.，250条句子以训练，10006581专家来标注其中随机抽取的GAN3.2模型中的判别模型.基线模型分组将基线模型分为第2组进行实验..组虑使用下面12多数投票提到的一种方法1）学习众包标注数据的共同特征.我们考，个模型作为比较模型（majorityvote，MV）..即文献[5]模型即
