【摘 要】
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为了有效解决社交网络中对敏感词进行变形处理而逃避被检测和过滤的问题,首先识别敏感词及敏感词的变形词,并采用敏感词指纹汇聚方法将敏感词的变形词与原词进行关联。在此基
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672101);网络文化与数字传播北京市重点实验室项目(ICDDXN004)~~
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为了有效解决社交网络中对敏感词进行变形处理而逃避被检测和过滤的问题,首先识别敏感词及敏感词的变形词,并采用敏感词指纹汇聚方法将敏感词的变形词与原词进行关联。在此基础上,采用语义指纹技术检测重复发布的敏感内容。其次,建立基于多任务学习的卷积神经网络模型(MTL-CNN),综合敏感性和情感倾向两个方面对发布文本进行检测。对比实验结果表明,提出的敏感内容检测方法具有较高的处理速率和检测准确率。
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