【摘 要】
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针对利用敏感词库进行评论监管的传统方法识别率低、维护敏感词库困难的问题,提出并实现了一种基于卷积神经网络模型的评论监管模型。首先,利用Word2Vec模型学习预训练语料,
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针对利用敏感词库进行评论监管的传统方法识别率低、维护敏感词库困难的问题,提出并实现了一种基于卷积神经网络模型的评论监管模型。首先,利用Word2Vec模型学习预训练语料,将词汇转换为向量表示;其次,将向量表示的上下文特征矩阵作为网络输入,利用卷积神经网络(CNN)进行局部语义特征提取;然后用Max Pooling进行特征过滤,随机Dropout防止过拟合;最后,通过激活函数Softmax进行文本分类。经过实验,得到了较高的准确率,与传统利用敏感词监管方法相比,具有更高的灵活性和准确率。
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