【摘 要】
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研究网络中不良文字信息检测问题,提高检测的准确率。针对传统的不良信息检测方法都是针对具体的非法汉字进行对比检测的,没有考虑到汉字中的语义特征,当不良信息由合法汉字组成的时候,基于特征的检测方法由于没有考虑语义的因素,过于依赖不良汉字库,造成不良信息漏检率很高的问题。为解决上述问题,提出一种根据语义关联决策的信息过滤技术,通过计算信息语义与不良信息语义的关联程度,运用语义因素判定非法信息,有效克服传
【机 构】
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天津外国语大学教育技术与信息学院,天津体育学院体育文化传媒系
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研究网络中不良文字信息检测问题,提高检测的准确率。针对传统的不良信息检测方法都是针对具体的非法汉字进行对比检测的,没有考虑到汉字中的语义特征,当不良信息由合法汉字组成的时候,基于特征的检测方法由于没有考虑语义的因素,过于依赖不良汉字库,造成不良信息漏检率很高的问题。为解决上述问题,提出一种根据语义关联决策的信息过滤技术,通过计算信息语义与不良信息语义的关联程度,运用语义因素判定非法信息,有效克服传统方法的弊端。实验证明,方法能快速、完整地将高度伪装的不良信息检测出来,保证了信息的安全,取得了不错的效果。
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