基于文本的敏感词过滤

Ⅰ 公众号文章违规检测的工具有哪些

所有诱导分享的方式都属于违规推广方式。
如果没有人举报还好，一旦有人举报就会认为违规。
第一次违规会有警告，如果是严重违规会封停账号一段时间。
多次违规会最终永久封停。

Ⅱ 基于语料库的文本情感倾向性分析方法

融入现实生活，加上历史背景

Ⅲ 图像检索技术的基于文本的图像检索技术

基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像，如Getty AAT使用近133,000个术语来描述艺术、艺术史、建筑以及其它文化方面的对象，并推出30多个等级目录，从7方面描述图像的概念、物理属性、类型和刊号等。又如Gograph将图像分为动态图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像8个一级类，下设数量不等的子类。在图像数字化之前，档案管理者、图书管理员都是采用这种方式组织和管理图像。 图像所在页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的链接地址等都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析结果推断其中图像的特征。

Ⅳ 什么是基于内容的图像检索与基于文本的图像检索

总的来说 TBIR 在一定程度上回避了对复杂的
可视化元素的识别难题,符合人们熟悉的检索习
惯,实现简,由于图像在手工标注时图像的标注有太
多的主观性、缺乏统一的标准,仍旧局限在文本检
索的范围下,通过受控词汇来描述图像,无法对图
像内容理解,而且其在表达复杂的或是难以表达的
图像内容时有极大的局限性. CBIR 恰相反,主要利
用对直观形象的特征元素的分析来标引图像,具有
一定的客观性,如每幅图像的色彩直方图是确定
的. 但是 CBIR 算法复杂,实现成本高,难以建立从
底层图像特征到高层语义的联系,检索的准确性较
低. 如果能将二者结合起来取长补短,则网络环境
下图像检索技术必有新的进展

Ⅳ 微博敏感词汇有哪些

智能过滤敏感词汇是构建敏感词库后，通过算法来遍历文本，并与敏感词树匹配，进而达到识别并过滤敏感词汇的作用。目前网易易盾基于海量样本数据和第三代内容安全技术，智能策略定制，高效过滤色情、广告、涉政、暴恐等多类敏感词和违禁变种。

也有一些网站根据自身实际情况，设定一些只适用于本网站的特殊敏感词，例如很多电子商务网站会将一些涉及侵犯知识产权，不宜销售的商品。

古代讳词：

在中国古代，人们往往会碰到“讳词”，多是因为不能直呼皇帝、长辈的名字，要用另一个词替代。后来也有“雅称”，比如上厕所叫去一号，或者上卫生间、洗手，不能直接说小便大便。说到这里，也有个笑话。

去过越南的人都知道，越南人说“再见”的发音就是TamBiet，跟中国人说“大便”是一样的，所以在越南旅游时中国人到处能听到“大便大便”，这个发音在越南一点也没有不雅的感觉。

以上内容参考：网络-敏感词

Ⅵ Java 基于文本文件的全文检索

基于Java的全文索引/检索引擎——Lucene，功能强大，见到易用

Ⅶ 句易网敏感词过滤教程是怎么样的

这个文案过滤平台筛选敏感词都是实时更新,只要搜索,你就可以准确地审核,整个效率也很高,文本的用户优化,融合你整个的语义去检测，更好的检测出敏感词，让大家的文案都可以更加的安全，软件内的数据样板都是根据大数据来的，整体都是非常的高效率的。

营销推广文案模板也很齐全，不需要充钱也没有门槛限制,多少次都免费，非常方便,新手也可以理解。

有了这个，用户在发布复制时，可以非常方便，直接拷贝在过滤栏，所有敏感词、禁用词都会按字识别，操作不难，可以点击界面直接使用，方便易用。使用过它的抖音用户不再需要担心因为抖音敏感词而被禁。识别优化的文案资源可以。

Ⅷ 用js过滤掉 用户输入到文本框里面的脏话，求代码

最笨的方法是:

varstr='zz112kdd';//输入抄的内容
vararr={'1':'1','2':'2','3':'3'};//要过滤掉的字符,用对象方便查找，如果是数组的话就要遍历
varresult='';//过滤后字符串
for(vari=1,length=str.length;i<length;i++){
vars=str.substring(i-1,i);//截取字符
vars1=arr[s];//判断这个字符是否在敏感词对象里，匹配不到就返回undefined
if(s1==undefined)result+=s;//不是敏感词就保留下来
}

估计正则表达式也可以实现，但稍微有点麻烦。

Ⅸ 微软小冰的工作原理。

微疯客小编为你回答，

类似小冰这样的产品说简单也简单，说复杂也复杂。单纯从外面看你会觉得小冰与去年人人网上流行的小黄鸡类似，但在技术实现上有本质的差异。
此类应用的大致流程都是：用户输入一段话（不一定只是单词）->后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。

1、最初级的实现方法：关键词匹配
建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。
此种方式入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。
但此种方式存在诸多问题，例如：
a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重（与知识库的关键词对比）等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了
b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。
c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。
d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做（例如Double-array trie tree），也很难满足大规模场景需求。

2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术来实现
相对于1的关键词匹配，此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为：根据一段短文本（例如用户问的一句话）的语义，推测出用户最可能的意图，然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。
具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路（不严谨，只是为了说明思路）。
假如用户问：北京后天的温度是多少度？
如果采用纯搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同，但可参考此思路），此时实际流程上分成几步处理：
1、对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库，“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库
2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配，得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则：城市库+日期库+气象库，从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。
3、对语义做具体解析，知道城市是北京，日期是后天，要获取的知识是天气预报
4、调用第三方的天气接口，例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据
5、将结果返回给用户

以上例子其实很粗糙，实际上还有诸多问题没提到：语义上下文、语义规则的优先级等等。
例如用户上一句问：北京后天的温度是多少度？下一句问：后天的空气质量呢？这里实际上还涉及语义上下文、用户历史喜好数据等等诸多问题。

此种处理方法存在的最大问题：规则库还主要依赖于人工的建立，虽然有一定的学习能力，但自我学习能力还是较弱。可以借助一些训练算法来完善规则，但效果并不是很好。而这也是目前流行的深度挖掘技术所擅长的。

3、当下时髦且高级的玩法：基于深度挖掘、大数据技术来实现
这是cornata、google now等后端的支撑技术，至于小冰，感觉应该是以2为主+部分领域知识的深度挖掘。

并非原创，转自 hu。