基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征并不能被神经网络完全取代。本次报告首先解释了命名实体识别、知识库等概念；接下来，按照历史发展的顺序描述现存的知识库利用方法，其中重点介绍基于神经网络的知识库利用方法；然后，展示实验数据和实验结果，表明方法的有效性；最后，分析方法的优劣势、具体应用和未来的发展，为听众的课题研究提供帮助。
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深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库…
信息抽取是自然语言处理中的重要组成部分，特别是在当今信息化社会中，从海量数据中抽取出有用的信息显得格外有意义。实体关系抽取是信息抽取的基础任务。现实生活中存在着长尾分布的问题，这导…
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…
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本次报告在程序自动修复场景评估智能体，首先以OpenClaw为例引出Agent，阐释智能体与程序自动修复的内涵、背景及SWE-bench、ACI等基础；随后重点介绍SWE-agen…
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