面向信息安全的不良短消息识别

• 作者: 于凤 郑德权
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不良短消息 特征信息逼近 词性转移 统计自然语言处理(SNLP)
• 年，卷（期）: 2003,（36）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 161-162,165
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 4382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.36.052

摘要

文章通过有效的特征信息逼近策略,针对通过互联网发送的不良短消息给出了一种识别的方法.该方法采用经典的统计自然语言处理(SNLP)方式,抽取训练语料中的特征信息,并以特征信息为中心词,学习该词性链上的词性搭配关系,生成特征信息的词性转移表作为系统知识.在处理实际的短消息时,根据已有知识获得它的有害度评测值.据此开发的识别色情信息的实验系统,召回率及准确率分别在90%和80%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤		8	82	4.0	8.0
2	郑德权		6	25	2.0	5.0