研究人员开发了TIJERE，一个用于从威胁情报报告中联合抽取实体和关系的新型框架。该模型通过将问题表述为多序列标注表示，并整合专家领域知识以增强特征区分和分类准确性，从而解决了现有方法的局限性。TIJERE利用微调的SecureBERT+语言模型以提高泛化能力，并在新的网络安全数据集上展示了最先进的性能，命名实体识别的F1分数超过0.93，关系抽取F1分数超过0.98。 AI
影响 通过提高从非结构化威胁情报报告中抽取结构化信息的准确性，增强了自动威胁分析和检测能力。
排序理由 这是一篇介绍用于威胁情报抽取的新模型和数据集的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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