【摘 要】
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该文的工作主要集中在对包含有特殊信息内容的文本,进行的有害度评测上.参考以往文本过滤系统所采用的技术,我们发现在这个特定领域,特殊应用上,它们有明显的不足之处.该文根
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该文的工作主要集中在对包含有特殊信息内容的文本,进行的有害度评测上.参考以往文本过滤系统所采用的技术,我们发现在这个特定领域,特殊应用上,它们有明显的不足之处.该文根据网络中文信息中有害内容的特点,提出了通过机器学习识别特定内容的新方法.该方法通过对训练语料的归纳学习,获得作为系统知识的词性转移表.在对实际的中文信息文本进行有害度评测时,基于关键词的读音匹配原则,并依据系统知识得到评测值,以此来考查真实文本中匹配上的关键词与语料中学习到的同一关键词在上下文搭配规则的相似程度,如果该评测值超过预定的阈值,则将其屏蔽.我们以此为基础,开发了一个实验性的系统.实验结果表明,包括中文网页的关键词识别模块、基于词性转移表的真实文本的判定模块,均达到了比较理想的效果.
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