NER一直是NLP领域中的研究热点。近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型。然而，在很多场景下，收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能。因此在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下，NER 任务往往得不到有效解决。为了解决然少量标注数据的命名实体识别。人们开始研究用迁移学习和半监督学习的方法来进行命名实体识别。本次学术报告主要介绍用迁移学习和半监督方法进行小样本命名实体识别。
小样本命名实体识别-林朝坤原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/05/30/%e5%b0%8f%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e5%91%bd%e5%90%8d%e5%ae%9e%e4%bd%93%e8%af%86%e5%88%ab/
本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文…
本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法，最终具体讲解了三种基于深度学习的二…
语音情绪识别在如今的人机交互中具有重要作用，机器可以通过语音情绪识别对用户的情绪变化做出恰当反应，提供更具个性化的服务。深度学习作为机器学习中的一个重要分支，在语音情绪识别中也有广…
机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一…
魏超2014.11.2
本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
1.认识漏洞 1.1.漏洞的定义 百度：漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷，从而可以使攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。 Wikip…
漏洞分类是漏洞分析中的重要一环，为了及时评估并缓解漏洞问题，快速、准确的漏洞分类方法必不可少，但目前漏洞分类领域面临着由于不同类型的漏洞数量高度不平衡导致的漏洞类型预测精度不佳的问…
APT攻击事件频发，严重危害着各国政府部门、组织、公司的网络信息安全。溯源图追踪日志之间的因果关系，保留了系统的丰富执行历史信息，便于检测长期且隐蔽的APT攻击。本次汇报首先讲解了…
Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…
