社交网络中的敏感内容检测方法研究

摘要：

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.

关键词：社交网络、敏感内容、指纹汇聚、情感倾向、多任务学习、处理速率、检测准确率

所属期刊栏目：42

分类号：TN915-34;TP391

资助基金：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

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-78