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针对直播弹幕的TextCNN过滤模型
被引量：
7
1
作者
明建华
胡创
+1 位作者
周建政
姚金良
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期162-167,共6页
网络直播的兴起,促使直播弹幕成为一种新型的交流方式。随之而来的还有各类非法弹幕。在识别非法弹幕方面,人工筛选过于低效,传统关键词过滤方法和统计机器学习方法识别率较低,且无法应对变异短文本。如何让机器更高效、更准确地识别非...
网络直播的兴起,促使直播弹幕成为一种新型的交流方式。随之而来的还有各类非法弹幕。在识别非法弹幕方面,人工筛选过于低效,传统关键词过滤方法和统计机器学习方法识别率较低,且无法应对变异短文本。如何让机器更高效、更准确地识别非法弹幕以营造更好的网络环境是一个很有意义的问题。提出了基于文本卷积神经网络(TextCNN)的带噪非法短文本识别方法。通过对带噪短文本的预处理以及利用文本卷积神经网络挖掘字符间的相关特征,极大地提高了直播弹幕中非法短文本的识别率。
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关键词
直播弹幕
带噪短文本
文本过滤
卷积神经网络
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题名
针对直播弹幕的TextCNN过滤模型
被引量：
7
1
作者
明建华
胡创
周建政
姚金良
机构
天鸽互动控股有限公司项目部
杭州电子科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期162-167,共6页
基金
浙江省重点研发计划(2019C031)。
文摘
网络直播的兴起,促使直播弹幕成为一种新型的交流方式。随之而来的还有各类非法弹幕。在识别非法弹幕方面,人工筛选过于低效,传统关键词过滤方法和统计机器学习方法识别率较低,且无法应对变异短文本。如何让机器更高效、更准确地识别非法弹幕以营造更好的网络环境是一个很有意义的问题。提出了基于文本卷积神经网络(TextCNN)的带噪非法短文本识别方法。通过对带噪短文本的预处理以及利用文本卷积神经网络挖掘字符间的相关特征,极大地提高了直播弹幕中非法短文本的识别率。
关键词
直播弹幕
带噪短文本
文本过滤
卷积神经网络
Keywords
live barrage
text with noise
text filtering
convolutional neural network
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对直播弹幕的TextCNN过滤模型
明建华
胡创
周建政
姚金良
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
7
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