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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114841166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210519629.1，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法及系统是由李斌;魏颖;孙小兵;薄莉莉;李莉莉;肖逸程设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法，将漏洞作为含有过程的事件，从漏洞描述文本中抽取动态的事件信息，应用BIOFR标注方法，为利用语句结构确定抽取内容提供标注方法基础，同时利用漏洞事件触发词与漏洞事件元素具有关联性的特性，建立基于漏洞事件触发词类别的问题模板，利用目标漏洞事件触发词指导目标漏洞事件元素的抽取，提高目标漏洞事件元素抽取的准确性，最终为漏洞分析提供辅助作用，本发明对应提供一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取系统。

本发明授权一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法，其特征在于，包含以下步骤： 1根据CVE-ID从漏洞数据库中爬取漏洞报告的描述文本，构建漏洞数据集，该漏洞报告的描述文本由漏洞事件元素组成； 2将漏洞的发生原因作为漏洞事件触发词，利用BIOFR标注方法对漏洞事件触发词进行类别标注，并对漏洞事件元素进行标注，获取每个漏洞事件的各项元素，形成漏洞事件元素标注数据集；BIOFR标注方法中，漏洞事件触发词的标注仍遵循BIO标注方法规则，此外对待标注词的前后动词、动词词组以及介词，分别用F和R进行额外标注，在漏洞的发生原因句首添加了特殊标记“[S]”，当待标注词出现在句首时，也将对特殊标记进行相应标注； 3利用命名实体识别模型BERT+BiLSTM+CRF对漏洞事件元素标注数据集进行训练，提取目标漏洞事件触发词； 4将目标漏洞事件触发词和漏洞报告的描述文本相连接，利用SoftMax分类器对目标漏洞事件触发词进行分类得到漏洞事件触发词类别； 5利用漏洞事件触发词类别构建BERT问答模型的问题，使用BERT问答模型进行目标漏洞事件元素的抽取；具体包括： 利用漏洞事件触发词类别生成BERT问答模型的问题，利用目标漏洞事件触发词指导目标漏洞事件元素的抽取，根据每个漏洞事件触发词类别设计对应的问题模板； 确定问题模板后，利用BERT问答模型进行训练获取目标漏洞事件元素，设定设计的问题为Q，漏洞条目的描述为D，将设计的问题Q，漏洞条目的描述D转换成BERT预训练模型的输入序列，计算得到漏洞事件元素，最终，获取的目标漏洞事件触发词和目标漏洞事件元素即为漏洞事件抽取的最终结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人扬州大学，其通讯地址为：225009 江苏省扬州市大学南路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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