基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息識(shí)別技術(shù)
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：1160 K
標(biāo)簽： 敏感領(lǐng)域 TextCNN BERT
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文檔介紹：敏感領(lǐng)域的不良信息具有極強(qiáng)的迷惑性和欺騙性，腐蝕人們的思想，影響人們的價(jià)值觀和判斷能力，危害社會(huì)安全，研究敏感領(lǐng)域不良信息的識(shí)別技術(shù)具有深遠(yuǎn)意義。通用的識(shí)別技術(shù)忽略了背景知識(shí)和隱喻問(wèn)題，直接應(yīng)用于敏感領(lǐng)域不良信息識(shí)別效果較差。提出一種基于TextCNNBert的融合模型，通過(guò)敏感領(lǐng)域主題識(shí)別和情感隱喻識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感領(lǐng)域不良信息的文本識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在準(zhǔn)確率、F1評(píng)分等指標(biāo)方面取得了良好的結(jié)果，相較于現(xiàn)有模型有顯著提高。
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