[发明专利]一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法

权利要求书

1.一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法，其特征在于：其包括以下步骤：

步骤1，对样本数据进行不良信息的关键词提取和特殊规则提取；

步骤2，根据关键词的影响力为每个关键词归类并确定影响分值；

步骤3，对于监测常信息进行各类不良关键词的影响分值的综合分计算，

步骤4，分别判断各类影响分值的综合分是否超过设定阈值，并将不良信息归入超过阈值的对应分类。

2.根据权利要求1所述的一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法，步骤1中通过深度学习进行不良信息的强规则和弱规则的提取，以便根据训练好的模型得到的规则集进行文本的不良信息检测测试。

3.根据权利要求1所述的一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法，步骤2中关键词分等级的分值根据影响力由小到大分别为0.02、0.05、0.1、0.21和0.31。

4.根据权利要求1所述的一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法，步骤3中信息分类包括赌博类、色情类和正常类，具体的归类方法如下：

步骤3-1，判断不良信息的赌博类分数是否大于赌博阈值；是则，将该不良信息归入赌博类；否则，执行步骤3-2；

步骤3-2，判断不良信息的色情类分数是否大于色情阈值；是则，将该不良信息归入色情类；否则，执行步骤3-3；

步骤3-3，更新正常的置信率并将该不良信息归入正常类。

5.根据权利要求4所述的一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法，赌博阈值和色情阈值均为0.8。