文档名：社交网络中的敏感内容检测方法研究
社交网络的出现和快速发展使人们可以方便、快捷的进行相互交流与信息共享,但其中不乏黄赌毒信息,甚至还包括暴力恐怖和政治敏感内容,为此需要对社交网络发布的信息进行敏感内容检测.为了有效解决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,本文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.
作者：孟旭阳 徐雅斌
作者单位：北京信息科技大学计算机学院,北京100101北京信息科技大学计算机学院,北京100101;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,北京100101
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：社交网络 敏感内容检测 语义指纹 多任务学习 卷积神经网络
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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