中文文本敏感信息自动校对方法研究

• 作者: 李玉莹 汪昕宇 王蕴琪 龚永罡
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 内容安全 敏感信息 自动校对 规则处理 SVM 情感分析
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 66-69,73
• 页数: 5页
• 分类号: TP309|TP391.1
• 字数: 3764字
• 语种: 中文

摘要

针对海量文本内容中的敏感信息自动校对问题, 提出了一种基于规则和SVM (支持向量机) 相结合的敏感信息自动校对方法.以《新华社新闻信息报道中的禁用词和慎用词》和相关的中央文件与网络文本提供的重要敏感信息为依据, 对敏感信息进行分类, 针对不同的类别, 构建分类处理规则库, 设计相应的规则自动处理算法, 实现敏感信息的自动校对, 同时应用SVM模型对规则处理结果进行情感分析, 大大减少了误报.测试结果显示, 该方法的召回率为89.98％, 准确率为98.31％, 每秒处理10万字以上的文本内容, 解决了实际工程应用中的关键难点问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚永罡	北京工商大学计算机与信息工程学院	26	148	7.0	11.0
2	汪昕宇	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	15	2.0	3.0
3	李玉莹	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	1	1.0	1.0
4	王蕴琪	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	15	2.0	3.0