【摘 要】
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计算机技术的发展和普及给当前社会带来了全新的变革,依附于计算机系统上的各类社交软件为人们提供了便利的交流方式的同时,也带来了新的问题——网络暴力。特别是在近两年来,全球疫情肆虐的大背景下,对于舆论的管控成为了当下比较重要的事情。目前关于网络暴力的解决方式主要是关键字词的判别和后期人为的识别禁言,仅利用特定的关键字词对网络暴力的识别效果并不显著,容易忽略文本中词语之间的联系,而后期的人为识别对于大数
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计算机技术的发展和普及给当前社会带来了全新的变革,依附于计算机系统上的各类社交软件为人们提供了便利的交流方式的同时,也带来了新的问题——网络暴力。特别是在近两年来,全球疫情肆虐的大背景下,对于舆论的管控成为了当下比较重要的事情。目前关于网络暴力的解决方式主要是关键字词的判别和后期人为的识别禁言,仅利用特定的关键字词对网络暴力的识别效果并不显著,容易忽略文本中词语之间的联系,而后期的人为识别对于大数据量的文本处理速度慢,对于网络暴力已经造成的恶劣影响也无法弥补。本文利用网络爬虫获取2019-2021年间微博热搜榜的用户评论文本,对原始文本进行清洗和预处理,得到具有研究意义的文本数据,运用自然语言处理相关技术,用jieba库进行分词,利用word2vec将文本训练成词向量形式,并进行特征选择得到文本特征向量来训练网络暴力言论的检测模型。本文对比分析传统机器学习和循环神经网络在构建模型中的准确率、精确率和召回率,实验验证支持向量机由于使用数据映射到特征空间的思想,能够很好地处理非线性数据,比其他机器学习模型在文本领域有较好的表现,但是网络暴力言论这类特殊文本的词间关系很重要,传统机器学习算法无法保留词间关系,继而使用循环神经网络及其改进算法LSTM,实验验证LSTM比其他算法能更好的识别词间关系,在检测准确率各方面要优于机器学习算法。最终以LSTM建立网络暴力言论检测模型,为网络环境治理提供帮助。
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