研究文章
软件系统安全漏洞管理使用NLP探索语言的功能模型
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输入:安全——和nonsecurity-related文本标签 |
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过程: |
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步骤1到4的算法1 |
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全球关注层架构建设 |
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整个序列发送到全球关注层而不是发送最后输出格勒乌细胞(5)) |
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学习函数是用隐藏序列向量(6)) |
| (5) |
生产一个概率向量 |
| (6) |
加权平均的结果以上两个步骤的结果在一个上下文向量(7)) |
| (7) |
注意层定义 |
| (8) |
FastText-based嵌入矩阵构造使用“维基-新闻- 300 d - 1 - m - subword.vec” |
| (9) |
构建LSTM-based顺序模型架构:bigru = tf.keras.layers。双向();= tf.keras.models模型。模型输出(输入,输出输入= =) |
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培训和验证 |
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模型性能评价测试集 |
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输出: |
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精度:84.33% |
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精度:0.91 |
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回忆:0.84 |
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F1-score: 0.87 |
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