基于NLP技术的"标题党"识别方法研究

• 作者: 杨小峰
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 规则匹配 自动化 "标题党"识别 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 124-127
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.20.033

摘要

移动互联时代资讯泛滥,导致违规采编发布互联网新闻信息、散播虚假信息等"标题党"网络传播乱象,识别"标题党"已成为当前互联网整治的重要任务.文章分析了当前互联网"标题党"的核心特征.对其中5类"标题党"进行详细分析.对比了当前流行的多种识别算法的表现,给出了对应的查全率和查准率.提出一种基于规则匹配的"标题党"识别算法,在综合类型"标题党"语料集中表现较好,弥补当前"标题党"识别算法的局限性.