论文部分内容阅读
本研究旨在探讨基于长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）模型的暴力言论检测系统在自然语言处理中的应用。首先介绍了LSTM网络的基本结构，包括输入层、隐藏状态和输出层；然后提出了一种基于LSTM的暴力言论检测架构，并根据网络爬虫抓取了网络数据以构建数据集，对该架构进行了测试。测试结果表明：该模型在测试集上表现较好，具有较高的准确率、召回率和F1分数。