【摘 要】
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随着互联网的不断发展,不良网页如色情,赌博等网页给社会和人们带来了极大危害,因此提高对不良网页传播的不良信息的检测能力,加强建设健康的网络环境已成为一种迫切的需求。近几年,深度学习技术在特征提取和特征表示方面取得了比较大的进展,在自然语言处理任务中也取得了令人满意的成果。从2013年的自然语言中的词嵌入,到后面序列与序列模型、注意力机制、预训练语言模型等的提出,都说明自然语言处理正在飞速发展,而网
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随着互联网的不断发展,不良网页如色情,赌博等网页给社会和人们带来了极大危害,因此提高对不良网页传播的不良信息的检测能力,加强建设健康的网络环境已成为一种迫切的需求。近几年,深度学习技术在特征提取和特征表示方面取得了比较大的进展,在自然语言处理任务中也取得了令人满意的成果。从2013年的自然语言中的词嵌入,到后面序列与序列模型、注意力机制、预训练语言模型等的提出,都说明自然语言处理正在飞速发展,而网页中最多的就是文本,所以本文将使用文本处理技术对不良网页进行检测与识别。本文的主要工作如下:1、对本文中不良网页检测识别中所用到的文本分类技术进行了研究,包括文本表示,预处理,特征选择,常用分类算法及近几年的深度学习算法。2、提出一种结合Transformer模型的自注意力机制和卷积神经网络的文本分类算法,通过实验验证其有效性。3、针对实际网页数据集进行网页解析与预处理,做了数据增强,并提出一种含注意力机制和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的Bi LSTM（Bi-directional Long Short-Term Memory）文本分类算法,通过实验验证其有效性,后面使用该算法提取特征与其他特征进行特征融合得到最终的网页分类模型,同时利用注意力机制提取网页文本关键词。4、设计与实现了不良网页检测软件,通过直接输入网址得到网页的检测结果并显示该网页进行识别过程所提取的关键词和对该网页的分析。
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