【摘 要】
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针对海量文本内容中的敏感信息自动校对问题,提出了一种基于规则和SVM(支持向量机)相结合的敏感信息自动校对方法。以《新华社新闻信息报道中的禁用词和慎用词》和相关的中央
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针对海量文本内容中的敏感信息自动校对问题,提出了一种基于规则和SVM(支持向量机)相结合的敏感信息自动校对方法。以《新华社新闻信息报道中的禁用词和慎用词》和相关的中央文件与网络文本提供的重要敏感信息为依据,对敏感信息进行分类,针对不同的类别,构建分类处理规则库,设计相应的规则自动处理算法,实现敏感信息的自动校对,同时应用SVM模型对规则处理结果进行情感分析,大大减少了误报。测试结果显示,该方法的召回率为89.98%,准确率为98.31%,每秒处理10万字以上的文本内容,解决了实际工程应用中的关键难点问题。
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