基于强化语义的中文广告文本识别技术研究

互联网是广告推广的重要媒介,但是低质、诈骗、违法等违规广告也大量充斥其中,严重污染网络空间,因此,实现恶意广告的有效甄别对构建安全清朗的网络环境意义重大。针对各类违法违规中文广告内容的识别需求,利用Bert(bidirectional encoder representation from transformers)和Word2vec分别提取文本字粒度和词粒度嵌入特征,使用CNN(convolutional neural networks)网络对Bert高层特征做深层抽取,同时将词粒度特征向量输入到双向LSTM(long short-term memory)网络提取全局语义,并采用Attention机制对语义特征强化,将强化特征和Bert字粒度特征进行融合,充分利用动态词向量和静态词向量的语义表征优势,提出一种基于强化语义的中文广告识别模型CARES(Chinese advertisement text recognition based on enhanced semantic)。在真实的社交聊天文本数据集上的实验表明,与使用卷积神经网络、循环神经网络等文本分类模型相比,CARES模型分类性能最优,能更加精确识别社交聊天文本中的广告内容,模型识别的正确率达到97.73%。     

基于候选主题词与话题分类的人物行为研究

如何从海量聊天数据获取聊天主题和聊天人物行为是案件智能化分析的热点问题之一.传统词嵌入方法,将文本中的所有词汇映射到向量空间,存在词汇特征冗余的问题.为了缓解这一问题,该文提出一种基于候选主题词的话题分类算法—CTW(candidate topic words).该算法使用LDA主题模型抽取聊天文本中的关键词,使用预训...