基于深度學(xué)習(xí)和特征分析的隱蔽性有害信息識別方法研究

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摘 要 互聯(lián)網(wǎng)上的有害信息層出不窮 而隨著各項技術(shù)的發(fā)展 有害信息采用各種方式隱藏其核心內(nèi)容 以躲避各類算法的識別和檢索 目前 對此類隱蔽性有害信息識別的常用方法主要是基于人工智能技術(shù) 采用人工標(biāo)注和訓(xùn)練學(xué)習(xí)的方式 但是算法較為復(fù)雜 對資源的需求較大 因此 一種新思路為 從隱蔽性有害信息的特征出發(fā) 分析出其特征規(guī)律 并基于以上結(jié)果設(shè)計一種新方法 同時降低人工參與和算法復(fù)雜度 最后 通過不同的樣本庫 對基于深度學(xué)習(xí)的方法和基于特征分析的方法效果進行對比分析 得到不同場景下的應(yīng)用方案 為識別隱蔽性有害信息工作提供參考

關(guān)鍵詞 隱蔽性有害信息 文本識別 深度學(xué)習(xí) 特征分析

中圖法分類號TP18   文獻標(biāo)識碼A

１ 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，產(chǎn)生了大量有害信息，如詐騙、謠言、色情、暴恐等。（剩余5486字）