Ordet inbäddning är en Natural Language Processing (NLP) teknik som automatiskt kartlägger ord från ett ordförråd till vektorer av reella tal i en inbäddning utrymme. Det har använts i stor utsträckning under de senaste åren för att öka utförandet av en mängd olika NLP-uppgifter såsom Namned Entity Recognition, Syntaktic Parsing och Sentiment Analysis. Klassiska ord som Word2Vec och GloVe fungerar bra när de får en stor textkorpus. När de ingående texterna är sparsamma som i många specialiserade domäner (t.ex. cybersäkerhet), dessa metoder ofta misslyckas med att producera högkvalitativa vektorer. I den här artikeln beskriver vi en ny metod för att utbilda domänspecifika ord inbäddade i glesa texter. Utöver domäntexter utnyttjar vår metod också olika typer av domänkunskap såsom domänvokal och semantiska relationer. I synnerhet föreslår vi först en allmän ram för att koda olika typer av domänkunskap som textanteckningar. Sedan utvecklar vi en ny Word Annotation Embedding (WAE) algoritm för att införliva olika typer av text annoteringar i ordet inbäddning. Vi har utvärderat vår metod på två it-säkerhet text corpora: en malware beskrivning corpus och en gemensam sårbarhet och exponering (CVE) corpus. Våra utvärderingsresultat har visat hur effektiv vår metod är när det gäller att lära sig domänspecifika ordinslag.
REF föreslog en metod för att lära sig domänspecifika ordinslag för sparsam cybersäkerhetstext.
Learning Domain-Specific Word Embeddings from Sparse Cybersecurity Texts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}