CN115129913B 敏感词挖掘方法及其装置、设备、介质 （广州欢聚时代信息科技有限公司）

万博二路79号万博商务区万达商业广A,2012.05.30A,2017.02.22A,2018.07.13A,2020.07.28本申请涉及电商信息技术领域中一种敏感所述敏感文本进行多种粒度相对应的敏感词提提取的敏感词与其所在的敏感文本所属的敏感2对各个敏感类型相对应的所述敏感文本进行多种粒度相对应的敏感词提取操作，包关键评分为各个敏感类型优选出相应粒度所对应的分词作为该敏感类型相对应的敏感词，构造敏感词表，将所提取的敏感词与其所在的敏感获取存在敏感词的历史商品的商品图片及文本信息，所述文本信采用预先训练至收敛的图文识别模型，提取出所述存在敏感词的商采用预先训练至收敛的文本分类模型对所述敏感文本进行分类，将待检测文本与敏感词表中多粒度相对应的敏感词进行匹配，获根据所述各种粒度相对应的敏感词对应预设的敏感系数，统计述商品发布请求的客户端推送商品发布失败针对每个敏感类型，统计其相对应的各个分词在该敏感类型相对针对每个敏感类型，统计其相对应的各个分词在其他敏感类3将每个分词的词频和逆文本频率指数的乘积确定为相应分词的关感词的上级节点，具有节点连接关系的第三种粒度的敏感词与第二种粒度的敏感词之间，敏感词提取模块，用于对各个敏感类型相对应的所述敏感文本进行词表构造模块，用于构造敏感词表，将所提取的敏感词与运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至5中任意一项所述的方法的8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其以4[0001]本申请涉及电商信息技术领域，尤其涉及一种敏感词挖掘方法及其相应的装置、[0003]传统技术中，多采用神经网络模型基于待检测文本的深层语义信息进行分类映[0005]本申请的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供一种敏感词挖掘方法及其[0009]对各个敏感类型相对应的所述敏感文本进行多种粒度相5送所述商品发布请求的客户端推送商品发布失败通[0021]逐一调用数据集中的各个敏感类型的敏感文本进行多个[0024]根据所述关键评分为各个敏感类型优选出相应粒度所对应的分词作为该敏感类[0029]深化的实施例中，将待检测文本与敏感词表中多粒度相对应系的第三种粒度的敏感词与第二种粒度的敏感词之间，包含相同的第一种粒度的敏感词；第二种粒度的敏感词作为第一种粒度的敏感与其所在的敏感文本所属的敏感类型关联存储于该敏感词6度所对应的分词作为该敏感类型相对应的敏[0039]本申请一方面，通过深度挖掘出数据集中的多种粒度相7[0040]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(GlobalPositioning8离本申请的创造精神且可满足现有技术中的需求或解决现有技术中的某方面的不足即可。9本映射关联其所属的敏感类型存储于敏感数据预存储的所述数据集中的敏感文本及其所属[0065]步骤S1200、对各个敏感类型相对应的所述敏感文本进行多种粒度相对应的敏感具体分词长度n，可由本领域技术人员根据业务所需灵活变通设置。示范性举例，采用2-[0074]本申请一方面，通过深度挖掘出数据集中的多种粒度相识别出该区域中的图片文本。将该存在敏感词的图片文本及所述文本信息作为敏感文本。敏感词对应的敏感系数，求和获得相应的敏感置信度作为所述待检测文本对应的检测评处揭示灵活变通设置所述各个粒度的敏感词对应的敏感[0102]步骤S1210、逐一调用数据集中的各个敏感类型的敏感文本进行多个字长相对应词集。关于所述多种分词粒度的分词算法及所述分词操作对应的具体实现，可参考步骤[0108]步骤S1240、根据所述关键评分为各个敏感类型优选出相应粒度所对应的分词作[0116]步骤S1233、将每个分词的词频和逆文本频率指数的乘积确定为相应分词的关键[0117]将每个单词、每个分词及每个共现词相对应的词频和逆在的敏感文本所属的敏感类型关联存储于该敏感应粒度所对应的分词作为该敏感类型相对应的使得处理器实现一种敏感词挖掘方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，[0125]本实施方式中处理器用于执行图6中的各个模块及其子模块的具体功能，存储器模块/子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有被一个或多个处理器执行时实现本申请任一实施例所述[0128]本领域普通技术人员可以理解实现本申请上述实施例方