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一种基于改进加权LDA模型的敏感词识别模型
1
作者
曾玲
林天余
+2 位作者
何秋霞
陈莹
胡娟娟
《兵工自动化》
北大核心
2025年第6期28-32,共5页
针对目前互联网中主题识别时存在数据复杂、预测精度低的缺陷,提出一种基于改进加权潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型的敏感词识别模型。建立特定领域敏感词语料库;为提高敏感信息主题的识别效率,对语料库进行粗...
针对目前互联网中主题识别时存在数据复杂、预测精度低的缺陷,提出一种基于改进加权潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型的敏感词识别模型。建立特定领域敏感词语料库;为提高敏感信息主题的识别效率,对语料库进行粗粒度文本分类;通过加权模型,提高共现频率低但敏感特征明显的词的分布权重,从而可以发现更多具有低频隐式关系的词;以主流新闻网站爬取的数据为例,对所提模型进行验证。结果表明:该模型可识别和提取每个类别的文本更详细的敏感信息主题,该模型有效且准确。
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关键词
主题识别
敏感词
自然语言处理
潜在狄利克雷分配
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职称材料
题名
一种基于改进加权LDA模型的敏感词识别模型
1
作者
曾玲
林天余
何秋霞
陈莹
胡娟娟
机构
中国南方电网有限责任公司海南电网有限责任公司
出处
《兵工自动化》
北大核心
2025年第6期28-32,共5页
文摘
针对目前互联网中主题识别时存在数据复杂、预测精度低的缺陷,提出一种基于改进加权潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型的敏感词识别模型。建立特定领域敏感词语料库;为提高敏感信息主题的识别效率,对语料库进行粗粒度文本分类;通过加权模型,提高共现频率低但敏感特征明显的词的分布权重,从而可以发现更多具有低频隐式关系的词;以主流新闻网站爬取的数据为例,对所提模型进行验证。结果表明:该模型可识别和提取每个类别的文本更详细的敏感信息主题,该模型有效且准确。
关键词
主题识别
敏感词
自然语言处理
潜在狄利克雷分配
Keywords
topic identification
sensitive words
natural language processing
latent Dirichlet distribution
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于改进加权LDA模型的敏感词识别模型
曾玲
林天余
何秋霞
陈莹
胡娟娟
《兵工自动化》
北大核心
2025
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