融合外部知识的直播平台违规文本识别

分类： 新闻传播学 >> 传播学 提交时间： 2024-07-04

梁建伟 李珈旭 赵艺涵 孔雨琪 施歆悦

摘要： 弹幕文本内容安全是直播行业关注的重点之一。用户发布的违规弹幕文本庞多复杂，难以识别和拦截。传统文本分类方法识别和拦截违规弹幕的准确度有限且效率较低。本文基于自然语言处理技术，使用多种文本分类模型，创新的将卷积神经网络和BERT结合，提高特征提取性能。此外，我们将知识图谱三元组与BERT融合，使模型具有适应特定领域知识的能力。实验结果表明，我们的模型具有更好的拦截能力，同时也具备了业界的应用价值。

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