从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章普及VS Code配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。这篇文章将讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。基础性文章，希望对您有所帮助！
版本信息：
- keras-contrib V2.0.8
- keras V2.3.1
- tensorflow V2.2.0
常见框架如下图所示：
- https://aclanthology.org/2021.acl-short.4/
文章目录
- 一.ATT&CK数据采集
- 二.数据拆分及内容统计
- 1.段落拆分
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