摘要
本发明属于网络聊天审核技术领域,本发明提供了一种基于多维度识别网络聊天敏感词审核方法及系统,包括以下步骤:实时采集多源数据并进行核心关键词提取,获取存在核心关键词的文本以及文本对应的互动数据,通过分析互动数据识别热点事件,基于热点事件提取临时敏感词。本发明通过实时采集多源数据并动态提取热点事件相关的临时敏感词,优化了传统静态敏感词库对热点事件催生的新兴敏感词响应滞后的问题,借助语义相似度和共现次数计算相关性得分,既能覆盖显性关联词汇,又能识别隐性指代词汇,减少因词汇形式多变导致的漏判,提升了敏感词识别的时效性和全面性。
技术关键词
审核方法
关键词
时效性
临时词库
热点
文本
核心
网络
偏差
训练词向量模型
数据
周期
指标
审核技术
语义
序列
分析模块
标签
场景
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