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文档简介

1、网络涉恐行为的特征分析与判定标准研究,内容简要,背景 文本特征提取 中文分词 单词归类 判定方法 系统设计,背景,国内恐怖势力活动猖獗 网络环境错综复杂,恐怖分子利用网络传播涉恐信息，达到扩大影响和策划活动等目的。,一种基于词频的文本特征提取算法 一套使用该算法和神经网络的文本判定系统,文本特征提取,1）建立零向量，维数与词类数相同 2）取出文本下一个单词 3）查询该单词类别，若该单词无分类，回到 2），若有分类继续 4） 4）向量对应该类的坐标增加1 5）若还有下一个单词，返回2），若已经没有下一个单词，向量的每一维坐标除以总词数转化为频率，得到最终特征向量。,特征提取需要解决的问题,如何识

2、别文中的每一个单词？ 如何给单词分类？如何确定分多少类？,中文分词算法,分词算法的选择 1） 词典匹配的方法 2） 字符标注的方法（CRF、HMM、MEMM） MMSEG算法（词典匹配） 词串（chunk）& 消岐规则 MMSEG算法的改进 匹配方向 消岐规则 自学习的方法,MMSEG算法的改进,匹配方向的改进 假设最大匹配长度为5。 原匹配方向：,改进后的匹配方向：,单词分类的方法,对正常、涉恐文本样本分别统计单词使用频率 两类文本单词的使用频率的差别作为分类依据,单词分类的方法（2）,词频取对数 缩小结果的数量级范围 更准确地表现出单词使用差异 第一类文本： 第二类文本： 相减结果： 对数相减结果： 类数取决于每条文本单词数L，不宜多于L/10，也可根据对数绝对值动态决定。 得到结果后，先按结果符号（正负）分为2类，每一大类中，再将结果区间等长划分。,特征判定标准,如何根据特征来区分正常文本和涉恐文本？ 1）单词统计的是所有样本的词频，对于单条文本，词频波动很大 2）样本较多，人力总结两类文本的特征费时费力 3）网络更新速度非常快；为了逃避审查，涉恐语言经常改变句式、用词。静态的标准随着网络语言的发展逐渐不再适用,神经网络： 非线性逼近 自学习 高效,神经网络的选择,BP网络 RBF网络,系统流程,学习：生成标准 判定：使用生成的标准进行判定,系统展示（1）,基本

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