【摘 要】
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当今中文社交平台中网络欺凌语言十分盛行,而传统的平台管理员人工审核的方式已无法有效地对其进行检测与分析.为解决这一难题,首先,我们提取了十几个典型的中文社交平台中的部分样本进行人工标注,构建了一个训练数据集.然后,我们分别使用朴素贝叶斯、支持向量机、长短期记忆神经网络构建分类模型,对未标注的数据进行分类识别处理.实验表明:选取的分类模型均能有效地识别出网络欺凌语言,其准确率分别是0.87,0.79,0.88.其中长短期记忆神经网络综合效果最佳.由此得出的结论为:借助大数据手段建立的分类模型,能快速地检测出
【机 构】
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重庆师范大学计算机与信息科学学院,国网四川电力公司天府新区供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金——青年基金项目(62003065),重庆师范大学(人才引进/博士启动)基金项目(17XCB008),教育部人文社会科学研究项目(18XJC880002),重庆市教育委员会科技项目(KJQN201800539).
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当今中文社交平台中网络欺凌语言十分盛行,而传统的平台管理员人工审核的方式已无法有效地对其进行检测与分析.为解决这一难题,首先,我们提取了十几个典型的中文社交平台中的部分样本进行人工标注,构建了一个训练数据集.然后,我们分别使用朴素贝叶斯、支持向量机、长短期记忆神经网络构建分类模型,对未标注的数据进行分类识别处理.实验表明:选取的分类模型均能有效地识别出网络欺凌语言,其准确率分别是0.87,0.79,0.88.其中长短期记忆神经网络综合效果最佳.由此得出的结论为:借助大数据手段建立的分类模型,能快速地检测出
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