【摘 要】
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近年来随着互联网平台的开放,各个平台为了提高其与用户的黏性,都开通了相应的社交渠道,广大用户可以自由地发表个人意见和观点。然而,一些用户利用互联网平台的跨时空性和透明性等特点,违反网络平台管理条例,肆意发表不利于国家稳定发展、社会安定团结、有损他人身心健康的毒性言论,对社会造成了不良影响。网络言论毒性识别对提升用户体验、网络环境净化和促进国家社会的健康发展具有重要意义。为了有效解决毒性言论在网上肆
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近年来随着互联网平台的开放,各个平台为了提高其与用户的黏性,都开通了相应的社交渠道,广大用户可以自由地发表个人意见和观点。然而,一些用户利用互联网平台的跨时空性和透明性等特点,违反网络平台管理条例,肆意发表不利于国家稳定发展、社会安定团结、有损他人身心健康的毒性言论,对社会造成了不良影响。网络言论毒性识别对提升用户体验、网络环境净化和促进国家社会的健康发展具有重要意义。为了有效解决毒性言论在网上肆虐以及没有相应措施管理的严峻情况,本文提出了基于深度学习的网络言论毒性检测模型BLAM来识别网络毒性言论。本文的研究工作有以下几方面:（1）BERT毒性场景有监督预训练。毒性言论属于短文本,本实验数据集中文本最长为220个字。在特征与主题极不明显且字符数很短的情况下如何充分利用其信息,最大程度地识别出短文本的毒性言论,首先需要解决的是短文本的表征问题,通过应用本文的实验数据集对BERT预训练模型进行再训练,得到毒性场景的BERT训练模型。（2）基于深度学习构建网络言论毒性检测模型。本文在毒性场景BERT训练基础上,通过双向长短期记忆网络基（Bi＿LSTM）、自注意力机制（Self-Attent ion）和全局最大池化层（Max-Pooling）融合构建深度神经网络模型BLAM以达到对毒性言论的识别。（3）减少身份信息带来的意外偏差。本文应用多任务共享机制,研究了不同任务和不同共享机制下模型的偏差。最后确定使用身份识别任务与毒性言论检测任务在层次共享机制下训练的模型,检测提及身份的毒性言论上的偏差最低。本文提出的基于深度学习的毒性网络言论检测模型BLAM在毒性检测任务上Recall为88%,AUC值为95%,实验结果验证了模型的有效性。
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