[当人工智能遇上安全] 11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~

前文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。这篇文章将以中文语料为主，介绍中文命名实体识别研究，并构建BiGRU-CRF模型实现。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处，还请海涵。且看且珍惜！

由于上一篇文章详细讲解ATT&CK威胁情报采集、预处理、BiLSTM-CRF实体识别内容，这篇文章不再详细介绍，本文将在上一篇文章基础上补充：

中文命名实体识别如何实现，以字符为主
以中文CSV文件为语料，介绍其处理过程，中文威胁情报类似
构建BiGRU-CRF模型实现中文实体识别

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/

在这里插入图片描述

文章目录

一.ATT&CK数据采集
二.数据预处理
三.基于BiLSTM-CRF的实体识别
- 1.安装keras-contrib
- 2.安装Keras
- 3.中文实体识别
四.基于BiGRU-CRF的实体识别
五.总结

作者作为网络安全的小白，分享一些自学基础教程给大家，主要是在线笔记，希望您们喜欢。同时，更希望您能与我一起操作和进步，后续将深入学习AI安全和系统安全知识并分享相关实验。总之，希望该系列文章对博友有所帮助，写文不易，大神们不喜勿喷，谢谢！如果文章对您有帮助，将是我创作的最大动力，点赞、评论、私聊均可，一起加油喔！

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[当人工智能遇上安全] 11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

作者的github资源：

https://github.com/eastmountyxz/When-AI-meet-Security
https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper

一.ATT&CK数据采集

了解威胁情报的同学，应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站，前文已介绍如何采集该网站APT组织的攻击技战术数据。网址如下：

http://attack.mitre.org

在这里插入图片描述

第一步，通过ATT&CK网站源码分析定位APT组织名称，并进行系统采集。

在这里插入图片描述

安装BeautifulSoup扩展包，该部分代码如下所示：

在这里插入图片描述

01-get-aptentity.py

#encoding:utf-8
#By:Eastmount CSDN
import re
import requests
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request

#-------------------------------------------------------------------------------------------
#获取APT组织名称及链接

#设置浏览器代理,它是一个字典
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
        AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'
}
url = 'https://attack.mitre.org/groups/'

#向服务器发出请求
r = requests.get(url = url, headers = headers).text

#解析DOM树结构
html_etree = etree.HTML(r)
names = html_etree.xpath('//*[@class="table table-bordered table-alternate mt-2"]/tbody/tr/td[2]/a/text()')
print (names)
print(len(names),names[0])
filename = []
for name in names:
    filename.append(name.strip())
print(filename)

#链接
urls = html_etree.xpath('//*[@class="table table-bordered table-alternate mt-2"]/tbody/tr/td[2]/a/@href')
print(urls)
print(len(urls), urls[0])
print("\n")

此时输出结果如下图所示，包括APT组织名称及对应的URL网址。

在这里插入图片描述

第二步，访问APT组织对应的URL，采集详细信息（正文描述）。

在这里插入图片描述

第三步，采集对应的技战术TTPs信息，其源码定位如下图所示。

在这里插入图片描述

第四步，编写代码完成威胁情报数据采集。01-spider-mitre.py 完整代码如下：

#encoding:utf-8
#By:Eastmount CSDN
import re
import requests
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request

#-------------------------------------------------------------------------------------------
#获取APT组织名称及链接

#设置浏览器代理,它是一个字典
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
        AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'
}
url = 'https://attack.mitre.org/groups/'

#向服务器发出请求
r = requests.get(url = url, headers = headers).text
#解析DOM树结构
html_etree = etree.HTML(r)
names = html_etree.xpath('//*[@class="table table-bordered table-alternate mt-2"]/tbody/tr/td[2]/a/text()')
print (names)
print(len(names),names[0])
#链接
urls = html_etree.xpath('//*[@class="table table-bordered table-alternate mt-2"]/tbody/tr/td[2]/a/@href')
print(urls)
print(len(urls), urls[0])
print("\n")

#-------------------------------------------------------------------------------------------
#获取详细信息
k = 0
while k<len(names):
    filename = str(names[k]).strip() + ".txt"
    url = "https://attack.mitre.org" + urls[k]
    print(url)

    #获取正文信息
    page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    page = urllib.request.urlopen(page)
    contents = page.read()
    soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")

    #获取正文摘要信息
    content = ""
    for tag in soup.find_all(attrs={"class":"description-body"}):
        #contents = tag.find("p").get_text()
        contents = tag.find_all("p")
        for con in contents:
            content += con.get_text().strip() + "###\n"  #标记句子结束(第二部分分句用)
    #print(content)

    #获取表格中的技术信息
    for tag in soup.find_all(attrs={"class":"table techniques-used table-bordered mt-2"}):
        contents = tag.find("tbody").find_all("tr")
        for con in contents:
            value = con.find("p").get_text()           #存在4列或5列 故获取p值
            #print(value)
            content += value.strip() + "###\n"         #标记句子结束(第二部分分句用)

    #删除内容中的参考文献括号 [n]
    result = re.sub(u"\\[.*?]", "", content)
    print(result)

    #文件写入
    filename = "Mitre//" + filename
    print(filename)
    f = open(filename, "w", encoding="utf-8")
    f.write(result)
    f.close()    
    k += 1

输出结果如下图所示，共整理100个组织信息。

在这里插入图片描述

每个文件显示内容如下图所示：

在这里插入图片描述

数据标注采用暴力的方式进行，即定义不同类型的实体名称并利用BIO的方式进行标注。通过ATT&CK技战术方式进行标注，后续可以结合人工校正，同时可以定义更多类型的实体。

BIO标注

实体名称	实体数量	示例
APT攻击组织	128	APT32、Lazarus Group
攻击漏洞	56	CVE-2009-0927
区域位置	72	America、Europe
攻击行业	34	companies、finance
攻击手法	65	C&C、RAT、DDoS
利用软件	48	7-Zip、Microsoft
操作系统	10	Linux、Windows

更多标注和预处理请查看上一篇文章。

[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

常见的数据标注工具：

图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT，VIA
半自动ocr标注：PPOCRLabel
NLP标注工具：labelstudio

温馨提示：
由于网站的布局会不断变化和优化，因此读者需要掌握数据采集及语法树定位的基本方法，以不变应万变。此外，读者可以尝试采集所有锻炼甚至是URL跳转链接内容，请读者自行尝试和拓展！

二.数据预处理

假设存在已经采集和标注好的中文数据集，通常采用按字（Char）分隔，如下图所示，古籍为数据集，当然中文威胁情报也类似。

在这里插入图片描述

数据集划分为训练集和测试集。

在这里插入图片描述

接下来，我们需要读取CSV数据集，并构建汉字词典。关键函数：

read_csv(filename)：读取语料CSV文件
count_vocab(words,labels)：统计不重复词典
build_vocab()：构造词典

完整代码如下：

#encoding:utf-8
# By: Eastmount WuShuai 2024-02-05
import re
import os
import csv
import sys

train_data_path = "data/train.csv"
test_data_path = "data/test.csv"
char_vocab_path = "char_vocabs.txt"    #字典文件
special_words = ['<PAD>', '<UNK>']     #特殊词表示
final_words = []                       #统计词典（不重复出现）
final_labels = []                      #统计标记（不重复出现）

#语料文件读取函数
def read_csv(filename):
    words = []
    labels = []
    with open(filename,encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            if len(row)>0: #存在空行报错越界
                word,label = row[0],row[1]
                words.append(word)
                labels.append(label)
    return words,labels

#统计不重复词典
def count_vocab(words,labels):
    fp = open(char_vocab_path, 'a') #注意a为叠加（文件只能运行一次）
    k = 0
    while k<len(words):
        word = words[k]
        label = labels[k]
        if word not in final_words:
            final_words.append(word)
            fp.writelines(word + "\n")
        if label not in final_labels:
            final_labels.append(label)
        k += 1
    fp.close()
   
#读取数据并构造原文字典（第一列）
def build_vocab():
    words,labels = read_csv(train_data_path)
    print(len(words),len(labels),words[:8],labels[:8])
    count_vocab(words,labels)
    print(len(final_words),len(final_labels))

    #测试集
    words,labels = read_csv(test_data_path)
    print(len(words),len(labels))
    count_vocab(words,labels)
    print(len(final_words),len(final_labels))
    print(final_labels)

    #labels生成字典
    label_dict = {}
    k = 0
    for value in final_labels:
        label_dict[value] = k
        k += 1
    print(label_dict)
    return label_dict
    
if __name__ == '__main__':
    build_vocab()

输出结果如下，包括训练集数量，并输出前8行文字及标注，以及不重复的汉字个数，以及实体类别14个。

['晉', '樂', '王', '鮒', '曰', '：', '', '小'] 
['S-LOC', 'B-PER', 'I-PER', 'E-PER', 'O', 'O', '', 'O']
xxx 14

输出类别如下。

['S-LOC', 'B-PER', 'I-PER', 'E-PER', 'O', '', 'B-LOC', 
 'E-LOC', 'S-PER', 'S-TIM', 'B-TIM', 'E-TIM', 'I-TIM', 'I-LOC']

接着实体类别进行编码处理，输出结果如下：

{'S-LOC': 0, 'B-PER': 1, 'I-PER': 2, 'E-PER': 3, 'O': 4, '': 5, 'B-LOC': 6, 
 'E-LOC': 7, 'S-PER': 8, 'S-TIM': 9, 'B-TIM': 10, 'E-TIM': 11, 'I-TIM': 12, 'I-LOC': 13}

需要注意：在实体识别中，我们可以通过调用该函数获取识别的实体类别，关键代码如下。然而，由于真实分析中“O”通常建议编码为0，因此建议重新定义字典编码，更方便我们撰写代码，尤其是中文本遇到换句处理时，上述编码会乱序。

#原计划
from get_data import build_vocab #调取第一阶段函数
label2idx = build_vocab()

#实际情况
label2idx = {'O': 0,
             'S-LOC': 1, 'B-LOC': 2,  'I-LOC': 3,  'E-LOC': 4,
             'S-PER': 5, 'B-PER': 6,  'I-PER': 7,  'E-PER': 8,
             'S-TIM': 9, 'B-TIM': 10, 'E-TIM': 11, 'I-TIM': 12
             }
....
sent_ids = [vocab2idx[char] if char in vocab2idx else vocab2idx['<UNK>'] for char in sent_]
tag_ids = [label2idx[label] if label in label2idx else 0 for label in tag_]

最终生成词典char_vocabs.txt。

在这里插入图片描述

三.基于BiLSTM-CRF的实体识别

1.安装keras-contrib

CRF模型作者安装的是 keras-contrib。

第一步，如果读者直接使用“pip install keras-contrib”可能会报错，远程下载也报错。

pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git

甚至会报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘keras_contrib’。

在这里插入图片描述

第二步，作者从github中下载该资源，并在本地安装。

https://github.com/keras-team/keras-contrib
keras-contrib 版本：2.0.8

git clone https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
cd keras-contrib
python setup.py install

安装成功如下图所示：

在这里插入图片描述

读者可以从我的资源中下载代码和扩展包。

https://github.com/eastmountyxz/When-AI-meet-Security

2.安装Keras

同样需要安装keras和TensorFlow扩展包。

在这里插入图片描述

如果TensorFlow下载太慢，可以设置清华大学镜像，实际安装2.2版本。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow==2.2

在这里插入图片描述

3.中文实体识别

第一步，数据预处理，包括BIO标记及词典转换。

#encoding:utf-8
# By: Eastmount WuShuai 2024-02-05
# 参考:https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo
import re
import os
import csv
import sys
from get_data import build_vocab #调取第一阶段函数

#------------------------------------------------------------------------
#第一步 数据预处理
#------------------------------------------------------------------------
train_data_path = "data/train.csv"
test_data_path = "data/test.csv"
val_data_path = "data/val.csv"
char_vocab_path = "char_vocabs.txt"   #字典文件（防止多次写入仅读首次生成文件）
special_words = ['<PAD>', '<UNK>']     #特殊词表示
final_words = []                       #统计词典（不重复出现）
final_labels = []                      #统计标记（不重复出现）

#BIO标记的标签 字母O初始标记为0
#label2idx = build_vocab()
label2idx = {'O': 0,
             'S-LOC': 1, 'B-LOC': 2,  'I-LOC': 3,  'E-LOC': 4,
             'S-PER': 5, 'B-PER': 6,  'I-PER': 7,  'E-PER': 8,
             'S-TIM': 9, 'B-TIM': 10, 'E-TIM': 11, 'I-TIM': 12
             }
print(label2idx)

#索引和BIO标签对应
idx2label = {idx: label for label, idx in label2idx.items()}
print(idx2label)

#读取字符词典文件
with open(char_vocab_path, "r") as fo:
    char_vocabs = [line.strip() for line in fo]
char_vocabs = special_words + char_vocabs
print(char_vocabs)

#字符和索引编号对应
idx2vocab = {idx: char for idx, char in enumerate(char_vocabs)}
vocab2idx = {char: idx for idx, char in idx2vocab.items()}
print(idx2vocab)
print(vocab2idx)

输出结果如下所示：

{'O': 0, 'S-LOC': 1, 'B-LOC': 2, 'I-LOC': 3, 'E-LOC': 4, 'S-PER': 5, 'B-PER': 6, 
 'I-PER': 7, 'E-PER': 8, 'S-TIM': 9, 'B-TIM': 10, 'E-TIM': 11, 'I-TIM': 12}
{0: 'O', 1: 'S-LOC', 2: 'B-LOC', 3: 'I-LOC', 4: 'E-LOC', 5: 'S-PER', 6: 'B-PER', 
 7: 'I-PER', 8: 'E-PER', 9: 'S-TIM', 10: 'B-TIM', 11: 'E-TIM', 12: 'I-TIM'}

['<PAD>', '<UNK>', '晉', '樂', '王', '鮒', '曰', '：', '', '小', '旻', ...]
{0: '<PAD>', 1: '<UNK>', 2: '晉', 3: '樂', 4: '王', 5: '鮒', 6: '曰', 7: '：', 8: '', 9: '小', 10: '旻', ... ]
{'<PAD>': 0, '<UNK>': 1, '晉': 2, '樂': 3, '王': 4, '鮒': 5, '曰': 6, '：': 7, '': 8, '小': 9, '旻': 10, ... ]

第二步，读取CSV数据，并获取汉字、标记对应的下标，以下标存储。

#------------------------------------------------------------------------
#第二步 数据读取
#------------------------------------------------------------------------
def read_corpus(corpus_path, vocab2idx, label2idx):
    datas, labels = [], []
    with open(corpus_path, encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        sent_, tag_ = [], []
        for row in reader:
            word,label = row[0],row[1]
            if word!="" and label!="":   #断句
                sent_.append(word)
                tag_.append(label)
                """
                print(sent_) #['晉', '樂', '王', '鮒', '曰', '：']
                print(tag_)  #['S-LOC', 'B-PER', 'I-PER', 'E-PER', 'O', 'O']
                """
            else:                        #vocab2idx[0] => <PAD>
                sent_ids = [vocab2idx[char] if char in vocab2idx else vocab2idx['<UNK>'] for char in sent_]
                tag_ids = [label2idx[label] if label in label2idx else 0 for label in tag_]
                """
                print(sent_ids,tag_ids)
                for idx,idy in zip(sent_ids,tag_ids):
                    print(idx2vocab[idx],idx2label[idy])
                #[2, 3, 4, 5, 6, 7] [1, 6, 7, 8, 0, 0]
                #晉 S-LOC 樂 B-PER 王 I-PER 鮒 E-PER 曰 O ： O
                """
                datas.append(sent_ids) #按句插入列表
                labels.append(tag_ids)
                sent_, tag_ = [], []
    return datas, labels

#原始数据
train_datas_, train_labels_ = read_corpus(train_data_path, vocab2idx, label2idx)
test_datas_, test_labels_ = read_corpus(test_data_path, vocab2idx, label2idx)

#输出测试结果 (第五句语料)
print(len(train_datas_),len(train_labels_),len(test_datas_),len(test_labels_))
print(train_datas_[5])
print([idx2vocab[idx] for idx in train_datas_[5]])
print(train_labels_[5])
print([idx2label[idx] for idx in train_labels_[5]])

输出结果如下，获取汉字和BIO标记的下标。

[2, 3, 4, 5, 6, 7] [1, 6, 7, 8, 0, 0]
晉 S-LOC 樂 B-PER 王 I-PER 鮒 E-PER 曰 O ： O

其中，第5行数据示例如下：

[46, 47, 48, 47, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56]
['齊', '、', '衛', '、', '陳', '大', '夫', '其', '不', '免', '乎', '！']
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
['S-LOC', 'O', 'S-LOC', 'O', 'S-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']

对应语料如下：

在这里插入图片描述

第三步，数据填充和one-hot编码。

#------------------------------------------------------------------------
#第三步 数据填充 one-hot编码
#------------------------------------------------------------------------
import keras
from keras.preprocessing import sequence

MAX_LEN = 100
VOCAB_SIZE = len(vocab2idx)
CLASS_NUMS = len(label2idx)

#padding data
print('padding sequences')
train_datas = sequence.pad_sequences(train_datas_, maxlen=MAX_LEN)
train_labels = sequence.pad_sequences(train_labels_, maxlen=MAX_LEN)
test_datas = sequence.pad_sequences(test_datas_, maxlen=MAX_LEN)
test_labels = sequence.pad_sequences(test_labels_, maxlen=MAX_LEN)
print('x_train shape:', train_datas.shape)
print('x_test shape:', test_datas.shape)

#encoder one-hot
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, CLASS_NUMS)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, CLASS_NUMS)
print('trainlabels shape:', train_labels.shape)
print('testlabels shape:', test_labels.shape)

输出结果如下所示：

padding sequences
x_train shape: (xxx, 100)
x_test shape: (xxx, 100)
trainlabels shape: (xxx, 100, 13)
testlabels shape: (xxx, 100, 13)

编码示例如下：

[   0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0 2163  410  294
  980   18]

第四步，构建BiLSTM+CRF模型。

#------------------------------------------------------------------------
#第四步 构建BiLSTM+CRF模型
# pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
# 安装过程详见文件夹截图
# ModuleNotFoundError: No module named ‘keras_contrib’
#------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.models import Model
from keras.layers import Masking, Embedding, Bidirectional, LSTM, \
     Dense, Input, TimeDistributed, Activation
from keras_contrib.layers import CRF
from keras_contrib.losses import crf_loss
from keras_contrib.metrics import crf_viterbi_accuracy
from keras import backend as K
from keras.models import load_model
from sklearn import metrics

EPOCHS = 2
EMBED_DIM = 128
HIDDEN_SIZE = 64
MAX_LEN = 100
VOCAB_SIZE = len(vocab2idx)
CLASS_NUMS = len(label2idx)
K.clear_session()
print(VOCAB_SIZE, CLASS_NUMS) #3319 13

#模型构建 BiLSTM-CRF
inputs = Input(shape=(MAX_LEN,), dtype='int32')
x = Masking(mask_value=0)(inputs)
x = Embedding(VOCAB_SIZE, EMBED_DIM, mask_zero=False)(x) #修改掩码False
x = Bidirectional(LSTM(HIDDEN_SIZE, return_sequences=True))(x)
x = TimeDistributed(Dense(CLASS_NUMS))(x)
outputs = CRF(CLASS_NUMS)(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.summary()

输出结果如下图所示，显示该模型的结构。

在这里插入图片描述

第五步，模型训练和测试。flag标记变量分别设置为“train”和“test”。

flag = "train"
if flag=="train":
    #模型训练
    model.compile(loss=crf_loss, optimizer='adam', metrics=[crf_viterbi_accuracy])
    model.fit(train_datas, train_labels, epochs=EPOCHS, verbose=1, validation_split=0.1)
    score = model.evaluate(test_datas, test_labels, batch_size=256)
    print(model.metrics_names)
    print(score)
    model.save("bilstm_ner_model.h5")
elif flag=="test":
    #训练模型
    char_vocab_path = "char_vocabs_.txt"      #字典文件
    model_path = "bilstm_ner_model.h5"        #模型文件
    ner_labels = label2idx
    special_words = ['<PAD>', '<UNK>']
    MAX_LEN = 100
    
    #预测结果
    model = load_model(model_path, custom_objects={'CRF': CRF}, compile=False)    
    y_pred = model.predict(test_datas)
    y_labels = np.argmax(y_pred, axis=2)         #取最大值
    z_labels = np.argmax(test_labels, axis=2)    #真实值
    word_labels = test_datas                     #真实值
    
    k = 0
    final_y = []       #预测结果对应的标签
    final_z = []       #真实结果对应的标签
    final_word = []    #对应的特征单词
    while k<len(y_labels):
        y = y_labels[k]
        for idx in y:
            final_y.append(idx2label[idx])
        #print("预测结果:", [idx2label[idx] for idx in y])
        
        z = z_labels[k]
        for idx in z:    
            final_z.append(idx2label[idx])
        #print("真实结果:", [idx2label[idx] for idx in z])
        
        word = word_labels[k]
        for idx in word:
            final_word.append(idx2vocab[idx])
        k += 1
    print("最终结果大小:", len(final_y),len(final_z))
    
    n = 0
    numError = 0
    numRight = 0
    while n<len(final_y):
        if final_y[n]!=final_z[n] and final_z[n]!='O':
            numError += 1
        if final_y[n]==final_z[n] and final_z[n]!='O':
            numRight += 1
        n += 1
    print("预测错误数量:", numError)
    print("预测正确数量:", numRight)
    print("Acc:", numRight*1.0/(numError+numRight))
    print("预测单词:", [idx2vocab[idx] for idx in test_datas_[5]])
    print("真实结果:", [idx2label[idx] for idx in test_labels_[5]])
    print("预测结果:", [idx2label[idx] for idx in y_labels[5]][-len(test_datas_[5]):])

训练结果如下所示：

Epoch 1/2
    32/8439 [..............................] - ETA: 6:51 - loss: 2.5549 - crf_viterbi_accuracy: 3.1250e-04
    64/8439 [..............................] - ETA: 3:45 - loss: 2.5242 - crf_viterbi_accuracy: 0.1142
    8439/8439 [==============================] - 118s 14ms/step - loss: 0.1833 - crf_viterbi_accuracy: 0.9591 - val_loss: 0.0688 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9820
Epoch 2/10
    32/8439 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0644 - crf_viterbi_accuracy: 0.9825
    64/8439 [..............................] - ETA: 42s - loss: 0.0592 - crf_viterbi_accuracy: 0.9845
	...
['loss', 'crf_viterbi_accuracy']
[0.043232945389307574, 0.9868513941764832]

最终测试结果如下所示，由于作者数据集仅放了少量数据，且未进行调参比较，真实数据更多且效果会更好。

预测错误数量: 2183
预测正确数量: 2209
Acc: 0.5029599271402551

预测单词: ['冬', '，', '楚', '公', '子', '罷', '如', '晉', '聘', '，', '且', '涖', '盟', '。']
真实结果: ['O', 'O', 'B-PER', 'I-PER', 'I-PER', 'E-PER', 'O', 'S-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']
预测结果: ['O', 'O', 'B-PER', 'E-PER', 'E-PER', 'E-PER', 'O', 'S-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']

四.基于BiGRU-CRF的实体识别

接下来构建BiGRU-CRF代码，以完整代码为例，并将预测结果存储在CSV文件上。

#encoding:utf-8
# By: Eastmount WuShuai 2024-02-05
import re
import os
import csv
import sys
from get_data import build_vocab #调取第一阶段函数

#------------------------------------------------------------------------
#第一步 数据预处理
#------------------------------------------------------------------------
train_data_path = "data/train.csv"
test_data_path = "data/test.csv"
val_data_path = "data/val.csv"
char_vocab_path = "char_vocabs.txt"    #字典文件（防止多次写入仅读首次生成文件）
special_words = ['<PAD>', '<UNK>']     #特殊词表示
final_words = []                       #统计词典（不重复出现）
final_labels = []                      #统计标记（不重复出现）

#BIO标记的标签 字母O初始标记为0
#label2idx = build_vocab()
label2idx = {'O': 0,
             'S-LOC': 1, 'B-LOC': 2,  'I-LOC': 3,  'E-LOC': 4,
             'S-PER': 5, 'B-PER': 6,  'I-PER': 7,  'E-PER': 8,
             'S-TIM': 9, 'B-TIM': 10, 'E-TIM': 11, 'I-TIM': 12
             }

#索引和BIO标签对应
idx2label = {idx: label for label, idx in label2idx.items()}

#读取字符词典文件
with open(char_vocab_path, "r") as fo:
    char_vocabs = [line.strip() for line in fo]
char_vocabs = special_words + char_vocabs

#字符和索引编号对应
idx2vocab = {idx: char for idx, char in enumerate(char_vocabs)}
vocab2idx = {char: idx for idx, char in idx2vocab.items()}

#------------------------------------------------------------------------
#第二步 数据读取
#------------------------------------------------------------------------
def read_corpus(corpus_path, vocab2idx, label2idx):
    datas, labels = [], []
    with open(corpus_path, encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        sent_, tag_ = [], []
        for row in reader:
            word,label = row[0],row[1]
            if word!="" and label!="":   #断句
                sent_.append(word)
                tag_.append(label)
            else:                        #vocab2idx[0] => <PAD>
                sent_ids = [vocab2idx[char] if char in vocab2idx else vocab2idx['<UNK>'] for char in sent_]
                tag_ids = [label2idx[label] if label in label2idx else 0 for label in tag_]
                datas.append(sent_ids)   #按句插入列表
                labels.append(tag_ids)
                sent_, tag_ = [], []
    return datas, labels

#原始数据
train_datas_, train_labels_ = read_corpus(train_data_path, vocab2idx, label2idx)
test_datas_, test_labels_ = read_corpus(test_data_path, vocab2idx, label2idx)

#------------------------------------------------------------------------
#第三步 数据填充 one-hot编码
#------------------------------------------------------------------------
import keras
from keras.preprocessing import sequence

MAX_LEN = 100
VOCAB_SIZE = len(vocab2idx)
CLASS_NUMS = len(label2idx)

#padding data
print('padding sequences')
train_datas = sequence.pad_sequences(train_datas_, maxlen=MAX_LEN)
train_labels = sequence.pad_sequences(train_labels_, maxlen=MAX_LEN)
test_datas = sequence.pad_sequences(test_datas_, maxlen=MAX_LEN)
test_labels = sequence.pad_sequences(test_labels_, maxlen=MAX_LEN)

#encoder one-hot
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, CLASS_NUMS)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, CLASS_NUMS)

#------------------------------------------------------------------------
#第四步 构建BiGRU+CRF模型
#------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.models import Model
from keras.layers import Masking, Embedding, Bidirectional, LSTM, GRU, \
     Dense, Input, TimeDistributed, Activation
from keras_contrib.layers import CRF
from keras_contrib.losses import crf_loss
from keras_contrib.metrics import crf_viterbi_accuracy
from keras import backend as K
from keras.models import load_model
from sklearn import metrics

EPOCHS = 2
EMBED_DIM = 128
HIDDEN_SIZE = 64
MAX_LEN = 100
VOCAB_SIZE = len(vocab2idx)
CLASS_NUMS = len(label2idx)
K.clear_session()
print(VOCAB_SIZE, CLASS_NUMS)

#模型构建 BiGRU-CRF
inputs = Input(shape=(MAX_LEN,), dtype='int32')
x = Masking(mask_value=0)(inputs)
x = Embedding(VOCAB_SIZE, EMBED_DIM, mask_zero=False)(x) #修改掩码False
x = Bidirectional(GRU(HIDDEN_SIZE, return_sequences=True))(x)
x = TimeDistributed(Dense(CLASS_NUMS))(x)
outputs = CRF(CLASS_NUMS)(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.summary()

flag = "test"
if flag=="train":
    #模型训练
    model.compile(loss=crf_loss, optimizer='adam', metrics=[crf_viterbi_accuracy])
    model.fit(train_datas, train_labels, epochs=EPOCHS, verbose=1, validation_split=0.1)
    score = model.evaluate(test_datas, test_labels, batch_size=256)
    print(model.metrics_names)
    print(score)
    model.save("bigru_ner_model.h5")
elif flag=="test":
    #训练模型
    char_vocab_path = "char_vocabs_.txt"      #字典文件
    model_path = "bigru_ner_model.h5"         #模型文件
    ner_labels = label2idx
    special_words = ['<PAD>', '<UNK>']
    MAX_LEN = 100
    
    #预测结果
    model = load_model(model_path, custom_objects={'CRF': CRF}, compile=False)    
    y_pred = model.predict(test_datas)
    y_labels = np.argmax(y_pred, axis=2)         #取最大值
    z_labels = np.argmax(test_labels, axis=2)    #真实值
    word_labels = test_datas                     #真实值
    
    k = 0
    final_y = []       #预测结果对应的标签
    final_z = []       #真实结果对应的标签
    final_word = []    #对应的特征单词
    while k<len(y_labels):
        y = y_labels[k]
        for idx in y:
            final_y.append(idx2label[idx])
        z = z_labels[k]
        for idx in z:    
            final_z.append(idx2label[idx])
        word = word_labels[k]
        for idx in word:
            final_word.append(idx2vocab[idx])
        k += 1
    
    n = 0
    numError = 0
    numRight = 0
    while n<len(final_y):
        if final_y[n]!=final_z[n] and final_z[n]!='O':
            numError += 1
        if final_y[n]==final_z[n] and final_z[n]!='O':
            numRight += 1
        n += 1
    print("预测错误数量:", numError)
    print("预测正确数量:", numRight)
    print("Acc:", numRight*1.0/(numError+numRight))
    print("预测单词:", [idx2vocab[idx] for idx in test_datas_[5]])
    print("真实结果:", [idx2label[idx] for idx in test_labels_[5]])
    print("预测结果:", [idx2label[idx] for idx in y_labels[5]][-len(test_datas_[5]):])
    
    #文件存储
    fw = open("Final_BiGRU_CRF_Result.csv", "w", encoding="utf8", newline='')
    fwrite = csv.writer(fw)
    fwrite.writerow(['pre_label','real_label', 'word'])
    n = 0
    while n<len(final_y):
        fwrite.writerow([final_y[n],final_z[n],final_word[n]])
        n += 1
    fw.close()

输出结果如下所示：

['loss', 'crf_viterbi_accuracy']
[0.03543611364953834, 0.9894005656242371]

在这里插入图片描述

生成文件如下图所示：

在这里插入图片描述

五.总结

写到这里这篇文章就结束，希望对您有所帮助，后续将结合经典的Bert进行分享。忙碌的2024，真的很忙，项目本子论文毕业工作，等忙完后好好写几篇安全博客，感谢支持和陪伴，尤其是家人的鼓励和支持，继续加油！

一.ATT&CK数据采集
二.数据预处理
三.基于BiLSTM-CRF的实体识别
1.安装keras-contrib
2.安装Keras
3.中文实体识别
四.基于BiGRU-CRF的实体识别
五.总结

人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。得失得失，有得有失，不同的选择，不一样的精彩。虽然累和忙，但看到小珞珞还是挺满足的，感谢家人的陪伴。望小珞能开心健康成长，爱你们喔，继续干活，加油！

(By:Eastmount 2024-02-07 夜于贵阳 http://blog.csdn.net/eastmount/ )