基於文本的敏感詞過濾

Ⅰ 公眾號文章違規檢測的工具有哪些

所有誘導分享的方式都屬於違規推廣方式。
如果沒有人舉報還好，一旦有人舉報就會認為違規。
第一次違規會有警告，如果是嚴重違規會封停賬號一段時間。
多次違規會最終永久封停。

Ⅱ 基於語料庫的文本情感傾向性分析方法

融入現實生活，加上歷史背景

Ⅲ 圖像檢索技術的基於文本的圖像檢索技術

基於文本的圖像檢索沿用了傳統文本檢索技術，迴避對圖像可視化元素的分析，而是從圖像名稱、圖像尺寸、壓縮類型、作者、年代等方面標引圖像，一般以關鍵詞形式的提問查詢圖像，或者是根據等級目錄的形式瀏覽查找特定類目下的圖像，如Getty AAT使用近133,000個術語來描述藝術、藝術史、建築以及其它文化方面的對象，並推出30多個等級目錄，從7方面描述圖像的概念、物理屬性、類型和刊號等。又如Gograph將圖像分為動態圖像、照片、圖標、背景、藝術剪輯圖、插圖、壁紙、界面、成套圖像8個一級類，下設數量不等的子類。在圖像數字化之前，檔案管理者、圖書管理員都是採用這種方式組織和管理圖像。 圖像所在頁面的主題、圖像的文件名稱、與圖像密切環繞的文字內容、圖像的鏈接地址等都被用作圖像分析的依據，根據這些文本分析結果推斷其中圖像的特徵。

Ⅳ 什麼是基於內容的圖像檢索與基於文本的圖像檢索

總的來說 TBIR 在一定程度上迴避了對復雜的
可視化元素的識別難題,符合人們熟悉的檢索習
慣,實現簡,由於圖像在手工標注時圖像的標注有太
多的主觀性、缺乏統一的標准,仍舊局限在文本檢
索的范圍下,通過受控詞彙來描述圖像,無法對圖
像內容理解,而且其在表達復雜的或是難以表達的
圖像內容時有極大的局限性. CBIR 恰相反,主要利
用對直觀形象的特徵元素的分析來標引圖像,具有
一定的客觀性,如每幅圖像的色彩直方圖是確定
的. 但是 CBIR 演算法復雜,實現成本高,難以建立從
底層圖像特徵到高層語義的聯系,檢索的准確性較
低. 如果能將二者結合起來取長補短,則網路環境
下圖像檢索技術必有新的進展

Ⅳ 微博敏感詞彙有哪些

智能過濾敏感詞彙是構建敏感詞庫後，通過演算法來遍歷文本，並與敏感詞樹匹配，進而達到識別並過濾敏感詞彙的作用。目前網易易盾基於海量樣本數據和第三代內容安全技術，智能策略定製，高效過濾色情、廣告、涉政、暴恐等多類敏感詞和違禁變種。

也有一些網站根據自身實際情況，設定一些只適用於本網站的特殊敏感詞，例如很多電子商務網站會將一些涉及侵犯知識產權，不宜銷售的商品。

古代諱詞：

在中國古代，人們往往會碰到「諱詞」，多是因為不能直呼皇帝、長輩的名字，要用另一個詞替代。後來也有「雅稱」，比如上廁所叫去一號，或者上衛生間、洗手，不能直接說小便大便。說到這里，也有個笑話。

去過越南的人都知道，越南人說「再見」的發音就是TamBiet，跟中國人說「大便」是一樣的，所以在越南旅遊時中國人到處能聽到「大便大便」，這個發音在越南一點也沒有不雅的感覺。

以上內容參考：網路-敏感詞

Ⅵ Java 基於文本文件的全文檢索

基於Java的全文索引/檢索引擎——Lucene，功能強大，見到易用

Ⅶ 句易網敏感詞過濾教程是怎麼樣的

這個文案過濾平台篩選敏感詞都是實時更新,只要搜索,你就可以准確地審核,整個效率也很高,文本的用戶優化,融合你整個的語義去檢測，更好的檢測出敏感詞，讓大家的文案都可以更加的安全，軟體內的數據樣板都是根據大數據來的，整體都是非常的高效率的。

營銷推廣文案模板也很齊全，不需要充錢也沒有門檻限制,多少次都免費，非常方便,新手也可以理解。

有了這個，用戶在發布復制時，可以非常方便，直接拷貝在過濾欄，所有敏感詞、禁用詞都會按字識別，操作不難，可以點擊界面直接使用，方便易用。使用過它的抖音用戶不再需要擔心因為抖音敏感詞而被禁。識別優化的文案資源可以。

Ⅷ 用js過濾掉 用戶輸入到文本框裡面的臟話，求代碼

最笨的方法是:

varstr='zz112kdd';//輸入抄的內容
vararr={'1':'1','2':'2','3':'3'};//要過濾掉的字元,用對象方便查找，如果是數組的話就要遍歷
varresult='';//過濾後字元串
for(vari=1,length=str.length;i<length;i++){
vars=str.substring(i-1,i);//截取字元
vars1=arr[s];//判斷這個字元是否在敏感詞對象里，匹配不到就返回undefined
if(s1==undefined)result+=s;//不是敏感詞就保留下來
}

估計正則表達式也可以實現，但稍微有點麻煩。

Ⅸ 微軟小冰的工作原理。

微瘋客小編為你回答，

類似小冰這樣的產品說簡單也簡單，說復雜也復雜。單純從外面看你會覺得小冰與去年人人網上流行的小黃雞類似，但在技術實現上有本質的差異。
此類應用的大致流程都是：用戶輸入一段話（不一定只是單詞）->後端語義引擎對用戶輸入的語句進行語義解析->推斷用戶最可能的意圖->調用對應的知識庫、應用、計算引擎->返回結果給用戶。

1、最初級的實現方法：關鍵詞匹配
建一個關鍵詞詞庫，對用戶輸入的語句進行關鍵詞匹配，然後調用對應的知識庫。
此種方式入門門檻很低，基本上是個程序員都能實現，例如現在微信公眾平台的智能回復、諸多網站的敏感詞過濾就是此類。
但此種方式存在諸多問題，例如：
a、由於是關鍵詞匹配，如果用戶輸入的語句中出現多個關鍵詞，此時由於涉及關鍵詞權重（與知識庫的關鍵詞對比）等等問題，此時關鍵詞匹配的方法就不擅長了
b、不存在對用戶輸入語句語義的理解，導致會出現答非所問的現象。當然在產品上對回答不上的問題就採用賣萌的方式來規避掉。
c、基本上無自學習能力，規則只能完全由人工維護，且規則基本是固定死的。
d、性能、擴展性較差。還是上面的一句話中包含多個關鍵詞的例子，採用普通程序語言來做關鍵詞匹配，性能奇差。即便採用一些文本處理的演算法來做（例如Double-array trie tree），也很難滿足大規模場景需求。

2、稍微高級點的實現方法：基於搜索引擎、文本挖掘、自然語言處理（NLP）等技術來實現
相對於1的關鍵詞匹配，此種實現方法要解決的核心的問題可以大致理解為：根據一段短文本（例如用戶問的一句話）的語義，推測出用戶最可能的意圖，然後從海量知識庫內容中找出相似度最高的結果。
具體技術實現就不細說了。舉一個很粗糙的例子來簡單說一下此種實現方法處理的思路（不嚴謹，只是為了說明思路）。
假如用戶問：北京後天的溫度是多少度？
如果採用純搜索引擎的思路（基於文本挖掘、NLP的思路不盡相同，但可參考此思路），此時實際流程上分成幾步處理：
1、對輸入語句分詞，得到北京、後天、溫度3個關鍵詞。分詞時候利用了預先建好的行業詞庫，「北京」符合預先建好的城市庫、「後天」符合日期庫、「溫度」符合氣象庫
2、將上述分詞結果與規則庫按照一定演算法做匹配，得出匹配度最高的規則。假定在規則庫中有一條天氣的規則：城市庫+日期庫+氣象庫，從而大致可以推測用戶可能想問某個地方某天的天氣。
3、對語義做具體解析，知道城市是北京，日期是後天，要獲取的知識是天氣預報
4、調用第三方的天氣介面，例如中國天氣網-專業天氣預報、氣象服務門戶 的數據
5、將結果返回給用戶

以上例子其實很粗糙，實際上還有諸多問題沒提到：語義上下文、語義規則的優先順序等等。
例如用戶上一句問：北京後天的溫度是多少度？下一句問：後天的空氣質量呢？這里實際上還涉及語義上下文、用戶歷史喜好數據等等諸多問題。

此種處理方法存在的最大問題：規則庫還主要依賴於人工的建立，雖然有一定的學習能力，但自我學習能力還是較弱。可以藉助一些訓練演算法來完善規則，但效果並不是很好。而這也是目前流行的深度挖掘技術所擅長的。

3、當下時髦且高級的玩法：基於深度挖掘、大數據技術來實現
這是cornata、google now等後端的支撐技術，至於小冰，感覺應該是以2為主+部分領域知識的深度挖掘。

並非原創，轉自 hu。