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文献
J-GLOBAL ID:201902267219918093   整理番号:19A1098922

Encoder-Decoderモデルを用いたセキュリティレポートに出現する用語の説明文の生成

著者 (9件):
資料名:
巻: 118  号: 486(ICSS2018 68-92)(Web)  ページ: 101-104 (WEB ONLY)  発行年: 2019年02月28日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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攻撃を未然に防ぐ対策や被害に備えた対応計画を整える準備のための脅威情報の収集元としてセキュリティベンダが発行するセキュリティレポートがある.知らない用語がレポートに現れると内容の理解の妨げとなる.本研究ではセキュリティレポートから生成した抽出型要約文と,そこからさらに抽出した用語を用いてニューラルネットワークの一種であるPointer-Generator Networkの学習済みモデルを転移学習し,キーワードからその説明文を出力する手法を提案する.少量のデータで転移学習をすることで有効に学習ができていることを確認した.(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件):
分類
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データ保護  ,  人工知能 
引用文献 (15件):
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タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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