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摘要:
网络内容安全日益受到各界的关注.自然语言处理中用于判断两个文本语义是否相同的复述检测技术,可以把语义相同表述形式不同的的看法、意见等聚成一类,大幅提高舆情监控的效率;亦可识别出经过改写的不良敏感信息,有效提高不良敏感信息的召回率.本文旨在介绍当前复述检测技术领域的研究进展.首先介绍复述检测的概念、应用场景和研究现状.然后对复述检测方法进行分类,本文从计算方式上将复述检测方法分为基于相似度的方法和基于特征的方法,依次介绍每类方法的特点、优缺点,并详述一些有代表性的方法,重点介绍了基于深度学习的复述检测方法.最后详细分析了复述检测技术当前存在的问题,并对未来的发展趋势进行了展望.
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文献信息
篇名 复述检测技术综述
来源期刊 信息安全学报 学科 工学
关键词 网络内容安全 网络舆情监控 自然语言处理 复述检测 深度学习 神经网络
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 95-109
页数 15页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2020.09.07
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
网络内容安全
网络舆情监控
自然语言处理
复述检测
深度学习
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息安全学报
双月刊
2096-1146
10-1380/TN
大16开
北京市海淀区闵庄路甲89号
2016
chi
出版文献量(篇)
252
总下载数(次)
7
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