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collocations.tab 623 B

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  1. ##number## sotelo
  2. ##number## clas
  3. ##number## buckler
  4. ##number## carrera
  5. ##number## rmo
  6. ##number## orioli
  7. w baron
  8. ##number## morales
  9. ##number## snotselelaank
  10. ##number## arcarons
  11. ##number## cavandoli
  12. ##number## pdm
  13. ##number## helvetia
  14. ##number## panasonic
  15. ##number## motorola
  16. w bruinsma
  17. ##number## heer
  18. ##number## lotus
  19. ##number## banesto
  20. ##number## magnaldi
  21. w jense
  22. w heuvelmans
  23. w spatje
  24. ##number## telekom
  25. f kennedy
  26. ##number## gatorade
  27. ##number## mg-gb
  28. ##number## once
  29. ##number## peterhansel
  30. ##number## ariostea
  31. ##number## tvm
  32. ##number## höl
  33. ##number## castorama
  34. ##number## tulip
  35. b situatie
  36. ##number## mas
  37. ##number## lotto

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。