【摘 要】
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网络欺凌检测是网络空间信息内容安全的重要研究内容，也关乎青少年在线安全.针对目前网络欺凌检测方案存在的训练样本少、难以处理多义词、分类性能不太理想等问题，提出一种ELMo-TextCNN检测模型.该模型首先采用迁移学习思想，利用预训练的ELMo（embeddings from language models）生成动态词向量，不仅解决了网络欺凌样本规模小的问题，而且由于ELMo采用了双向长短期记忆（
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（21BSH022）； 教育部科技司赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGIICS20190504）；
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网络欺凌检测是网络空间信息内容安全的重要研究内容，也关乎青少年在线安全.针对目前网络欺凌检测方案存在的训练样本少、难以处理多义词、分类性能不太理想等问题，提出一种ELMo-TextCNN检测模型.该模型首先采用迁移学习思想，利用预训练的ELMo（embeddings from language models）生成动态词向量，不仅解决了网络欺凌样本规模小的问题，而且由于ELMo采用了双向长短期记忆（bi-directional long short-term memory, BiLSTM）网络结构，会根据上下文推断每个词对应的词向量，能够根据语境理解多义词.该模型再通过擅长处理短文本数据的TextCNN（text convolutional neural network）提取文本特征，最后经过全连接层输出分类结果.实验结果证明，提出的ELMo-TextCNN检测方法能够处理一词多义，并获得更好的分类检测效果.
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