【摘 要】
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几乎所有的在线社交应用平台都存在垃圾文本,其中的垃圾信息包括广告、色情、暴力等,这些垃圾文本严重影响了社交平台的社交生态环境。微博作为一个拥有超过4亿月活跃用户的社交平台,同样也受到垃圾文本的影响,提高微博文本的垃圾识别率对于维护健康的社交环境非常重要。本文针对广告类垃圾文本的识别效果进行改进。广告类垃圾文本中包含大量的商品实体名、品牌名等专有名词,理解它们背后的语义有助于垃圾广告识别效果的提升,
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几乎所有的在线社交应用平台都存在垃圾文本,其中的垃圾信息包括广告、色情、暴力等,这些垃圾文本严重影响了社交平台的社交生态环境。微博作为一个拥有超过4亿月活跃用户的社交平台,同样也受到垃圾文本的影响,提高微博文本的垃圾识别率对于维护健康的社交环境非常重要。本文针对广告类垃圾文本的识别效果进行改进。广告类垃圾文本中包含大量的商品实体名、品牌名等专有名词,理解它们背后的语义有助于垃圾广告识别效果的提升,本文提出利用实体概念化的方式来挖掘短文本背后的语义,利用商品知识图谱JdGraph将垃圾广告文本中的专有名词映射到相关的概念集合中,用概念来表示文本内容。在实体概念化的基础上,使用预训练词向量将概念词向量与文本词向量拼接得到“概念-短文本”词向量,将它输入到本文设计的卷积神经网络算法模型KPCNN中进行特征学习。在微博短文本数据集上进行实验,对比不同特征输入,不同算法的分类效果,可以得出结论,知识图谱是挖掘短文本语义的有效方式,通过实体概念化,KPCNN的分类准确率比表现最好的基准算法高出了7%。
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