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隱晦文本審核模型研究 版權信息
- ISBN：9787313308160
- 條形碼：9787313308160 ; 978-7-313-30816-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
隱晦文本審核模型研究 內容簡介
如今，互聯網對青少年兒童來說絕非安全之地，其觸手可及和信息爆炸式增長的特性使得隱晦信息可以更容易傳播和擴散。為了躲避已有的信息審核系統，隱晦文本傾向使用比喻、借代等修辭手法，避免應用與主題直接相關的常見敏感詞，使尋常的文本可以傳達隱晦的言外之意。目前，互聯網內容提供平臺和電子商務平臺常出現以隱晦文本為載體，傳播包含辱罵、諷刺、色情以及涉政等不良信息的情況。由于隱晦文本的特征因場景而異，本書在系統調研已有文本表示研究的基礎上，基于深度神經網絡的理論基礎和前沿應用，構建了針對不同場景、側重不同隱晦文本特征的深度神經網絡模型，實現了更精準、魯棒的識別效果。并將理論研究與技術實現相結合，全面系統地描述了隱晦文本識別研究的進展，以及應對互聯網中隱晦信息傳播的技術手段。本書適合互聯網內容智能審核從業人員和文本理解領域的專業人員閱讀使用。
隱晦文本審核模型研究 目錄
0 緒論
0.1 研究背景與研究意義
O.1.1 研究背景
O.1.2 研究意義
0.2 國內外研究現狀
0.2.1 隱晦文本表示研究
O.2.2 用戶行為分析研究
O.2.3 相關研究總結與評述
O.3 研究方法與研究思路
O.3.1 研究方法
0.3.2 研究思路與研究方案設計
O.4 研究內容與創新點
0.4.1 研究內容
0.4.2 研究創新點
1 相關概念與理論基礎
1.1 本研究相關概念
1.1.1 互聯網內容提供平臺中的隱晦文本
1.1.2 電子商務平臺中的隱晦文本
1.1.3 小結
1.2 深度神經網絡的相關理論和方法
1.2.1 卷積神經網絡
1.2.2 循環神經網絡
1. 2.3注意力機制
1.2.4 小結
1.3 基于深度學習的自然語言處理
1.3.1 語言模型和詞嵌入
1.3.2 文本分類
1.3.3 文本生成
1.3.4 小結
2 基礎文本表示模型
2.1 著眼于上下文信息高度依賴的模型
2.1.1 背景介紹
2.1.2 專注整體信息的門控循環單元
2.1.3 實驗
2.1.4 結果和討論
2.1.5 小結
2.2 局限性
3 基于隱晦文本內容特征的識別模型
3.1 針對比喻詞的隱晦文本識別模型
3.1.1 場景簡述
3.1.2 “通瀆精讀”模型
3.1.3 實驗
3.1.4 結果和討論
3.1.5 小結
3.2 面向漢字形變和音變的隱晦文本識別模型
3.2.1 場景簡述
3.2.2 “打水漂”模型
3.2.3 實驗
3.2.4 結果和討論
3.2.5 小結
3.3 局限性
4 結合隱晦文本內容特征和關聯用戶行為特征的識別模型
4.1 結合用戶閱讀行為的隱晦小說識別模型
4.1.1 場景簡述
4.1.2 內容和人類注意力的聯合學習模型
4.1.3 實驗
4.1.4 結果和討論
4.1.5 小結
4.2 結合用戶搜尋行為的隱晦商品識別模型
4.2.1 場景簡述
4.2.2 BIRD模型
4.2.3 實驗
4.2.4 結果和討論
4.2.5 小結
4.3 局限性
5 基于臨時額外交互特征的識別模型
5.1 基于循環交互的隱晦商品識別模型
5.1.1 場景簡述
5.1.2 循環滲透機
5.1.3 實驗
5.1.4 結果和討論
5.1.5 小結
5.2 局限性
6 總結與展望
6.1 研究總結
6.2 研究局限
6.3 未來研究方向
參考文獻
0.1 研究背景與研究意義
O.1.1 研究背景
O.1.2 研究意義
0.2 國內外研究現狀
0.2.1 隱晦文本表示研究
O.2.2 用戶行為分析研究
O.2.3 相關研究總結與評述
O.3 研究方法與研究思路
O.3.1 研究方法
0.3.2 研究思路與研究方案設計
O.4 研究內容與創新點
0.4.1 研究內容
0.4.2 研究創新點
1 相關概念與理論基礎
1.1 本研究相關概念
1.1.1 互聯網內容提供平臺中的隱晦文本
1.1.2 電子商務平臺中的隱晦文本
1.1.3 小結
1.2 深度神經網絡的相關理論和方法
1.2.1 卷積神經網絡
1.2.2 循環神經網絡
1. 2.3注意力機制
1.2.4 小結
1.3 基于深度學習的自然語言處理
1.3.1 語言模型和詞嵌入
1.3.2 文本分類
1.3.3 文本生成
1.3.4 小結
2 基礎文本表示模型
2.1 著眼于上下文信息高度依賴的模型
2.1.1 背景介紹
2.1.2 專注整體信息的門控循環單元
2.1.3 實驗
2.1.4 結果和討論
2.1.5 小結
2.2 局限性
3 基于隱晦文本內容特征的識別模型
3.1 針對比喻詞的隱晦文本識別模型
3.1.1 場景簡述
3.1.2 “通瀆精讀”模型
3.1.3 實驗
3.1.4 結果和討論
3.1.5 小結
3.2 面向漢字形變和音變的隱晦文本識別模型
3.2.1 場景簡述
3.2.2 “打水漂”模型
3.2.3 實驗
3.2.4 結果和討論
3.2.5 小結
3.3 局限性
4 結合隱晦文本內容特征和關聯用戶行為特征的識別模型
4.1 結合用戶閱讀行為的隱晦小說識別模型
4.1.1 場景簡述
4.1.2 內容和人類注意力的聯合學習模型
4.1.3 實驗
4.1.4 結果和討論
4.1.5 小結
4.2 結合用戶搜尋行為的隱晦商品識別模型
4.2.1 場景簡述
4.2.2 BIRD模型
4.2.3 實驗
4.2.4 結果和討論
4.2.5 小結
4.3 局限性
5 基于臨時額外交互特征的識別模型
5.1 基于循環交互的隱晦商品識別模型
5.1.1 場景簡述
5.1.2 循環滲透機
5.1.3 實驗
5.1.4 結果和討論
5.1.5 小結
5.2 局限性
6 總結與展望
6.1 研究總結
6.2 研究局限
6.3 未來研究方向
參考文獻
展開全部
隱晦文本審核模型研究 作者簡介
賀國秀，華東師范大學經管部信息管理系講師，晨暉學者，武漢大學情報學博士（2016-2021），新加坡南洋理工大學聯合培養博士（2019-2020），阿里達摩院研究型實習生（2018-2021）。
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