面向信息内容安全的文本过滤模型研究

• 作者: 刘梅彦 黄改娟
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本信息过滤 不良文本 语义分析 依存句法分析
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 126-131,138
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4651字
• 语种: 中文

摘要

该文设计了一种面向信息内容安全的不良文本信息过滤模型.该模型采用主题信息过滤和倾向性过滤两级过滤模式,以语句为基本处理单元,采用依存句法获取语句的语义框架,结合基于知网的词汇褒贬倾向性判别,识别文本中的不良信息并予以过滤.实验表明,该模型能够较好地提高文本过滤效率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄改娟	北京信息科技大学智能信息处理研究所	11	46	4.0	6.0
2	刘梅彦	北京信息科技大学智能信息处理研究所	17	69	5.0	8.0