公开(公告)号：CN110209818B

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN201910481481.5

申请日：2019-06-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 施翔宇 ,  柯昌博 ,  肖甫

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开一种面向语义敏感词句的分析方法，首先，对敏感词库进行义原上的拓展；准备混合敏感语料1和混合敏感语料语料2，并对语料1进行分词，生成word2vec词向量模型；确定词向量模型基于语料2的最佳相关拓展系数；词向量模型和最佳相关拓展系数对语料2语句分词后的词语列表进行相关词拓展；确定词语依据句法关系的敏感性传递函数；对词语敏感性按句法关系进行传递，得到句子的敏感向量，并将语料2得到的所有句子敏感向量标记敏感性，作为支持向量机训练数据；用支持向量机进行分类处理，得到敏感语句识别模型。采用本发明可快速有效地从海量文本信息中识别出语义敏感的词句，能维护网络社区环境的纯净。

公开(公告)号：CN110209818A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910481481.5

申请日：2019-06-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 施翔宇 ,  柯昌博 ,  肖甫

IPC: G06F16/35 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开一种面向语义敏感词句的分析方法，首先，对敏感词库进行义原上的拓展；准备混合敏感语料1和混合敏感语料语料2，并对语料1进行分词，生成word2vec词向量模型；确定词向量模型基于语料2的最佳相关拓展系数；词向量模型和最佳相关拓展系数对语料2语句分词后的词语列表进行相关词拓展；确定词语依据句法关系的敏感性传递函数；对词语敏感性按句法关系进行传递，得到句子的敏感向量，并将语料2得到的所有句子敏感向量标记敏感性，作为支持向量机训练数据；用支持向量机进行分类处理，得到敏感语句识别模型。采用本发明可快速有效地从海量文本信息中识别出语义敏感的词句，能维护网络社区环境的纯净。