You can not select more than 25 topics Topics must start with a chinese character,a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

collocations.tab 1.4 kB

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596
  1. i dejmala
  2. ##number## prosince
  3. h steina
  4. ##number## listopadu
  5. a dvořák
  6. v klaus
  7. i čnhl
  8. ##number## wladyslawowo
  9. ##number## letech
  10. a jiráska
  11. a dubček
  12. ##number## štrasburk
  13. ##number## juniorské
  14. ##number## století
  15. ##number## kola
  16. ##number## pád
  17. ##number## května
  18. ##number## týdne
  19. v dlouhý
  20. k design
  21. ##number## červenec
  22. i ligy
  23. ##number## kolo
  24. z svěrák
  25. ##number## mája
  26. ##number## šimková
  27. a bělého
  28. a bradáč
  29. ##number## ročníku
  30. ##number## dubna
  31. a vivaldiho
  32. v mečiara
  33. c carrićre
  34. ##number## sjezd
  35. ##number## výroční
  36. ##number## kole
  37. ##number## narozenin
  38. k maleevová
  39. i čnfl
  40. ##number## pádě
  41. ##number## září
  42. ##number## výročí
  43. a dvořáka
  44. h g.
  45. ##number## ledna
  46. a dvorský
  47. h měsíc
  48. ##number## srpna
  49. ##number## tř.
  50. a mozarta
  51. ##number## sudetoněmeckých
  52. o sokolov
  53. k škrach
  54. v benda
  55. ##number## symfonie
  56. ##number## července
  57. x šalda
  58. c abrahama
  59. a tichý
  60. ##number## místo
  61. k bielecki
  62. v havel
  63. ##number## etapu
  64. a dubčeka
  65. i liga
  66. ##number## světový
  67. v klausem
  68. ##number## ženy
  69. ##number## létech
  70. ##number## minutě
  71. ##number## listopadem
  72. ##number## místě
  73. o vlček
  74. k peteraje
  75. i sponzor
  76. ##number## června
  77. ##number## min.
  78. ##number## oprávněnou
  79. ##number## květnu
  80. ##number## aktu
  81. ##number## květnem
  82. ##number## října
  83. i rynda
  84. ##number## února
  85. i snfl
  86. a mozart
  87. z košler
  88. a dvorskému
  89. v marhoul
  90. v mečiar
  91. ##number## ročník
  92. ##number## máje
  93. v havla
  94. k gott
  95. s bacha
  96. ##number## ad

在信息安全领域,漏洞评估和管理是关键任务之一。本作品探讨了如何利用预训练文本大模型来评估和研判漏洞的严重等级,具体基于通用漏洞评分系统。传统漏洞评分方法依赖于手动分析和专家评审。而基于自然语言处理文本大模型通过其深度学习能力,可以自动化地处理和分析大量的安全相关文本数据,从而提高漏洞评估的效率和准确性。结合词干提取、词性还原能够更好地发挥自然语言处理文本大模型的预测能力与准确度。