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J-GLOBAL ID：202202278029816937   整理番号：22A0494762

サイバーセキュリティ知識グラフのためのセマンティック埋込みベースエンティティアラインメント【JST・京大機械翻訳】

Semantic Embedding-Based Entity Alignment for Cybersecurity Knowledge Graphs

著者 (4件)： Kim Minhwan (Department of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea) ,  Kim Hanmin (Department of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea) ,  Park Gyudong (Agency for Defense Development, Seoul, Korea) ,  Sohn Mye (Department of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1544  ページ： 52-64  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,外部資源を用いてサイバーセキュリティ関連知識グラフ(KG)において2つ以上のエンティティを意味的に配列できる新しいフレームワークを提案した。そうするために,著者らは,外部資源が持つべき4つの主な原理を同定し,次に,様々な外部資源を分析するためにそれらを使用する。資源を用いて,エンティティの使用状況を理解するのに必要な文章を見つける。エンティティアラインメントは,BERTによる意味埋込みによって実行した。この時,意味埋込みは,言語モデルBERTで符号化された外部資源からの類似使用コンテキストのみを持つ文の潜在意味特徴を含むベクトルとして定義される。類似した使用状況を有する文章を同定するために,著者らは最初に,目標エンティティに関連した有益なエンティティを分類した。有益なエンティティを用いて,類似した使用コンテキストを用いた文章の集合を生成した。最後に,エンティティ間の意味的関係(等価性)を予測するために,入力として文章集合を用いて事前訓練BERTを採用した。フレームワークの優位性を証明するために,異なるKGからのエンティティの等価性の予測の精度を評価するために実験を行った。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  ベクトル ,  等価性 ,  言語モデル
準シソーラス用語： 使用状況 ,  *エンティティ ,  サイバーセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： サイバーセキュリティ ,  知識グラフ ,  エンティティアラインメント ,  意味埋込み

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： サイバーセキュリティ ,  知識グラフ ,  埋込み