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隐晦文本审核模型研究 版权信息
- ISBN：9787313308160
- 条形码：9787313308160 ; 978-7-313-30816-0
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
隐晦文本审核模型研究 内容简介
如今，互联网对青少年儿童来说绝非安全之地，其触手可及和信息爆炸式增长的特性使得隐晦信息可以更容易传播和扩散。为了躲避已有的信息审核系统，隐晦文本倾向使用比喻、借代等修辞手法，避免应用与主题直接相关的常见敏感词，使寻常的文本可以传达隐晦的言外之意。目前，互联网内容提供平台和电子商务平台常出现以隐晦文本为载体，传播包含辱骂、讽刺、色情以及涉政等不良信息的情况。由于隐晦文本的特征因场景而异，本书在系统调研已有文本表示研究的基础上，基于深度神经网络的理论基础和前沿应用，构建了针对不同场景、侧重不同隐晦文本特征的深度神经网络模型，实现了更精准、鲁棒的识别效果。并将理论研究与技术实现相结合，全面系统地描述了隐晦文本识别研究的进展，以及应对互联网中隐晦信息传播的技术手段。本书适合互联网内容智能审核从业人员和文本理解领域的专业人员阅读使用。
隐晦文本审核模型研究 目录
0 绪论
0.1 研究背景与研究意义
O.1.1 研究背景
O.1.2 研究意义
0.2 国内外研究现状
0.2.1 隐晦文本表示研究
O.2.2 用户行为分析研究
O.2.3 相关研究总结与评述
O.3 研究方法与研究思路
O.3.1 研究方法
0.3.2 研究思路与研究方案设计
O.4 研究内容与创新点
0.4.1 研究内容
0.4.2 研究创新点
1 相关概念与理论基础
1.1 本研究相关概念
1.1.1 互联网内容提供平台中的隐晦文本
1.1.2 电子商务平台中的隐晦文本
1.1.3 小结
1.2 深度神经网络的相关理论和方法
1.2.1 卷积神经网络
1.2.2 循环神经网络
1. 2.3注意力机制
1.2.4 小结
1.3 基于深度学习的自然语言处理
1.3.1 语言模型和词嵌入
1.3.2 文本分类
1.3.3 文本生成
1.3.4 小结
2 基础文本表示模型
2.1 着眼于上下文信息高度依赖的模型
2.1.1 背景介绍
2.1.2 专注整体信息的门控循环单元
2.1.3 实验
2.1.4 结果和讨论
2.1.5 小结
2.2 局限性
3 基于隐晦文本内容特征的识别模型
3.1 针对比喻词的隐晦文本识别模型
3.1.1 场景简述
3.1.2 “通渎精读”模型
3.1.3 实验
3.1.4 结果和讨论
3.1.5 小结
3.2 面向汉字形变和音变的隐晦文本识别模型
3.2.1 场景简述
3.2.2 “打水漂”模型
3.2.3 实验
3.2.4 结果和讨论
3.2.5 小结
3.3 局限性
4 结合隐晦文本内容特征和关联用户行为特征的识别模型
4.1 结合用户阅读行为的隐晦小说识别模型
4.1.1 场景简述
4.1.2 内容和人类注意力的联合学习模型
4.1.3 实验
4.1.4 结果和讨论
4.1.5 小结
4.2 结合用户搜寻行为的隐晦商品识别模型
4.2.1 场景简述
4.2.2 BIRD模型
4.2.3 实验
4.2.4 结果和讨论
4.2.5 小结
4.3 局限性
5 基于临时额外交互特征的识别模型
5.1 基于循环交互的隐晦商品识别模型
5.1.1 场景简述
5.1.2 循环渗透机
5.1.3 实验
5.1.4 结果和讨论
5.1.5 小结
5.2 局限性
6 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究局限
6.3 未来研究方向
参考文献
0.1 研究背景与研究意义
O.1.1 研究背景
O.1.2 研究意义
0.2 国内外研究现状
0.2.1 隐晦文本表示研究
O.2.2 用户行为分析研究
O.2.3 相关研究总结与评述
O.3 研究方法与研究思路
O.3.1 研究方法
0.3.2 研究思路与研究方案设计
O.4 研究内容与创新点
0.4.1 研究内容
0.4.2 研究创新点
1 相关概念与理论基础
1.1 本研究相关概念
1.1.1 互联网内容提供平台中的隐晦文本
1.1.2 电子商务平台中的隐晦文本
1.1.3 小结
1.2 深度神经网络的相关理论和方法
1.2.1 卷积神经网络
1.2.2 循环神经网络
1. 2.3注意力机制
1.2.4 小结
1.3 基于深度学习的自然语言处理
1.3.1 语言模型和词嵌入
1.3.2 文本分类
1.3.3 文本生成
1.3.4 小结
2 基础文本表示模型
2.1 着眼于上下文信息高度依赖的模型
2.1.1 背景介绍
2.1.2 专注整体信息的门控循环单元
2.1.3 实验
2.1.4 结果和讨论
2.1.5 小结
2.2 局限性
3 基于隐晦文本内容特征的识别模型
3.1 针对比喻词的隐晦文本识别模型
3.1.1 场景简述
3.1.2 “通渎精读”模型
3.1.3 实验
3.1.4 结果和讨论
3.1.5 小结
3.2 面向汉字形变和音变的隐晦文本识别模型
3.2.1 场景简述
3.2.2 “打水漂”模型
3.2.3 实验
3.2.4 结果和讨论
3.2.5 小结
3.3 局限性
4 结合隐晦文本内容特征和关联用户行为特征的识别模型
4.1 结合用户阅读行为的隐晦小说识别模型
4.1.1 场景简述
4.1.2 内容和人类注意力的联合学习模型
4.1.3 实验
4.1.4 结果和讨论
4.1.5 小结
4.2 结合用户搜寻行为的隐晦商品识别模型
4.2.1 场景简述
4.2.2 BIRD模型
4.2.3 实验
4.2.4 结果和讨论
4.2.5 小结
4.3 局限性
5 基于临时额外交互特征的识别模型
5.1 基于循环交互的隐晦商品识别模型
5.1.1 场景简述
5.1.2 循环渗透机
5.1.3 实验
5.1.4 结果和讨论
5.1.5 小结
5.2 局限性
6 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究局限
6.3 未来研究方向
参考文献
展开全部
隐晦文本审核模型研究 作者简介
贺国秀，华东师范大学经管部信息管理系讲师，晨晖学者，武汉大学情报学博士（2016-2021），新加坡南洋理工大学联合培养博士（2019-2020），阿里达摩院研究型实习生（2018-2021）。
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