研究人员开发了一个名为CTiKG的新框架，以改进从网络安全报告中抽取威胁实体及其关系。该框架利用了一个混合NLP模型，该模型结合了SecureBERT上下文嵌入和本体论中的领域特定知识。实验表明，与现有方法相比，CTiKG在命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）性能方面取得了显著的提升，在专业数据集上NER提高了3-4%，RE提高了高达8%。 AI
影响 提高了抽取威胁情报的准确性，有望缩短网络安全响应时间并提高效率。
排序理由 学术论文，介绍了一个新框架并展示了在基准测试上的性能提升。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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