基于NER和XGBoost的网络侵权识别模型

• 作者: 刘超 增利 张金彬 罗飞 郭超
• 来源期刊: 广播电视信息
• 关键词: 网络资源 侵权识别 NER模型 XGBoost模型
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 盗版追踪与维权
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 字数: 3024字
• 语种: 中文

摘要

本文从网络视频资源的侵权识别问题出发,结合NER和XGBoost机器学习分类算法,提出了一种基于网络资源文本描述信息的侵权识别模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张金彬		1	0	0.0	0.0
2	刘超		1	0	0.0	0.0
3	郭超		1	0	0.0	0.0
4	罗飞		1	0	0.0	0.0
5	增利		1	0	0.0	0.0