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 1.8 kB

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100
  1. ##number## juuni
  2. ##number## novembril
  3. ##number## juulilt
  4. r järve-vomm
  5. ##number## mida
  6. n liidu
  7. ##number## milliseid
  8. ##number## oktoobri
  9. ##number## iidol
  10. m e
  11. ##number## klassist
  12. ##number## millest
  13. ##number## august
  14. ##number## pariis
  15. ##number## septembrist
  16. ##number## oktoober
  17. ##number## märtsini
  18. ##number## kust
  19. k mägi
  20. ##number## detsembrist
  21. ##number## jaanuari
  22. ##number## epee
  23. ##number## nimetage
  24. ##number## novembrini
  25. ##number## eluaasta
  26. s mill
  27. ##number## helsingi
  28. ##number## jaanuarini
  29. ##number## aastail
  30. ##number## augustil
  31. ##number## millise
  32. ##number## juulist
  33. ##number## mai
  34. ##number## novembri
  35. ##number## oktoobrist
  36. ##number## juunini
  37. ##number## septembriks
  38. ##number## detsembril
  39. p s
  40. ##number## jaanuar
  41. ##number## aastate
  42. ##number## milline
  43. ##number## kelle
  44. ##number## jaanuaril
  45. s stadnikov
  46. ##number## aastaks
  47. ##number## stockholm
  48. ##number## suurim
  49. ##number## aasta
  50. ##number## sajandi
  51. ##number## millega
  52. ##number## aastast
  53. ##number## aastal
  54. ##number## kumb
  55. ##number## septembril
  56. ##number## korruselt
  57. ##number## septembri
  58. ##number## veebruarini
  59. ##number## london
  60. ##number## aastatel
  61. ##number## september
  62. ##number## veebruari
  63. ##number## oktoobrini
  64. ##number## mail
  65. m kassovitz
  66. ##number## action-film
  67. ##number## mis
  68. k herkül
  69. n n
  70. ##number## detsembrini
  71. ##number## imre
  72. t jõgeda
  73. ##number## casino
  74. ##number## septembrit
  75. ##number## augustini
  76. ##number## juulil
  77. ##number## november
  78. ##number## kuupäeval
  79. ##number## taevas
  80. ##number## septembrini
  81. ##number## detsember
  82. ##number## detsembri
  83. ##number## juunil
  84. ##number## augustist
  85. n jurist
  86. ##number## missugust
  87. ##number## aastatesse
  88. ##number## aprillil
  89. ##number## augusti
  90. ##number## oktoobril
  91. ##number## märtsil
  92. ##number## a
  93. ##number## the
  94. ##number## sajandil
  95. ##number## aastani
  96. ##number## juuli
  97. ##number## septembrile
  98. ##number## millist
  99. ##number## millised
  100. ##number## veebruaril

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。