| 基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息識別技術(shù) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>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，影響人們的價值觀和判斷能力，危害社會安全，研究敏感領(lǐng)域不良信息的識別技術(shù)具有深遠(yuǎn)意義。通用的識別技術(shù)忽略了背景知識和隱喻問題，直接應(yīng)用于敏感領(lǐng)域不良信息識別效果較差。提出一種基于TextCNNBert的融合模型，通過敏感領(lǐng)域主題識別和情感隱喻識別，實(shí)現(xiàn)對敏感領(lǐng)域不良信息的文本識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在準(zhǔn)確率、F1評分等指標(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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