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基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究
被引量：
8
1
作者
吴树芳
杨强
+1 位作者
侯晓舟
尹萌
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2023年第11期119-125,共7页
[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题,提高网络敏感信息识别性能,对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确,从而导致识别性能欠佳的问题,提...
[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题,提高网络敏感信息识别性能,对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确,从而导致识别性能欠佳的问题,提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先,从多源网络资源中爬取敏感种子词,并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词,构建更为完备、准确的敏感特征。其次,将构建的敏感特征融入引导式主题模型,得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后,基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布,通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示,与已有方法相比,提出的方法在准确率、召回率和F 1值上均有一定提高。
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关键词
敏感
语义(SSI)
敏感种子词
敏感
信息识别
引导式主题模型
GuidedLDA
Word2Vec
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职称材料
题名
基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究
被引量：
8
1
作者
吴树芳
杨强
侯晓舟
尹萌
机构
河北大学管理学院
河北大学外国语学院
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2023年第11期119-125,共7页
基金
河北省人文社会科学研究重大课题攻关项目“基于大数据的河北省网络治理机制研究”(编号:ZD202102)研究成果。
文摘
[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题,提高网络敏感信息识别性能,对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确,从而导致识别性能欠佳的问题,提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先,从多源网络资源中爬取敏感种子词,并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词,构建更为完备、准确的敏感特征。其次,将构建的敏感特征融入引导式主题模型,得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后,基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布,通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示,与已有方法相比,提出的方法在准确率、召回率和F 1值上均有一定提高。
关键词
敏感
语义(SSI)
敏感种子词
敏感
信息识别
引导式主题模型
GuidedLDA
Word2Vec
Keywords
sensitive semantics
sensitive seed words
sensitive information identification
guided topic model
GuidedLDA
Word2Vec
分类号
G206 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究
吴树芳
杨强
侯晓舟
尹萌
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2023
8
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