【摘 要】
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目前,互联网已进入Web2.0的时代,网络上浩如烟海的文本信息,特别是针对各种敏感问题的大量的评论信息充斥了我们的视线,对这些敏感信息的管理也成为了各国政府或企业最为重要的管理工作,因此挖掘网络上的敏感信息已经成为一个重要的研究方向。本文主要阐述的是一种新的敏感信息预测技术。因为中文自然文本中存在大量同义词和汉语切分歧义现象,所以静态的基于词汇匹配的敏感信息检索不能满足Web2.0时代的信息膨胀速
【机 构】
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福州大学 数学与计算机科学学院,福建省 福州 350002
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目前,互联网已进入Web2.0的时代,网络上浩如烟海的文本信息,特别是针对各种敏感问题的大量的评论信息充斥了我们的视线,对这些敏感信息的管理也成为了各国政府或企业最为重要的管理工作,因此挖掘网络上的敏感信息已经成为一个重要的研究方向。本文主要阐述的是一种新的敏感信息预测技术。因为中文自然文本中存在大量同义词和汉语切分歧义现象,所以静态的基于词汇匹配的敏感信息检索不能满足Web2.0时代的信息膨胀速度,本文对这个问题建立了一个基于《知网》语义慨念的敏感信息动态预测模型。
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