[发明专利]一种建立面向网络社交媒体的隐蔽敏感文本的检测模型的方法有效
| 申请号： | 201811332770.0 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109543084B | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 罗敏楠;林中平;郑庆华;秦涛;刘欢 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/9536;G06F16/35;G06F40/30;G06N3/04;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种建立面向网络社交媒体的隐蔽敏感文本的检测模型的方法，包括以下步骤：步骤1、互联网社交媒体文本数据高效采集及预处理，构建面向特定应用场景的数据集以及词向量词典，利用稠密的词向量，为数据集中每个类别标签赋予中文语义信息；步骤2、基于深度神经网络特征的多分类模型训练，利用卷积神经网络提取样本数据的深度特征，训练一个多分类的支持向量机；步骤3、基于中文语义理解的模型测试评价，通过深度特征向量得到文本的隐含语义。用于无敏感关键词情况下，从中文语义层面检测网络社交媒体上的中文隐蔽敏感信息，从而增加了网络舆情监测的精准程度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 建立 面向 网络 社交 媒体 隐蔽 敏感 文本 检测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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