网络敏感信息自适应多重过滤模型研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61340037

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

程显毅

完成单位：

南通大学

中文关键词：

敏感信息; 信息过滤; 情感计算; 观点句;

其他语种关键词：

sensitive information; information filtering; emotional computing; view sentence

项目类型：

面上项目

语种：

中文

开始日期：

2014-01-01

结束日期：

2014-12-31

中文摘要：

在浩瀚的数据海洋里，人们怎样才能吸取精华、去其糟粕，已经成为互联网时代人们关注的重大问题，也是大数据处理面对的挑战，同时也是国家网络经济发展的关键。敏感信息（如：负面热点话题、负面突发事件、不良信息等）过滤是信息过滤即重要又非常困难的任务。针对敏感信息过滤时间滞后、准确性低、自适应性差等问题，本项目以互联网中文文本媒体（网页、微博、论坛等）为研究对象，采用意见挖据、机器学习、高性能计算和自然语言处理等技术，研究敏感信息特征抽取算法，以揭示敏感信息和敏感词的内在属性；研究敏感信息自适应顶层过滤模型，实现敏感词动态识别及敏感词极性；研究敏感信息自适应低层过滤模型，从整体和语义角度自适应识别敏感信息。在此基础上，实现网络敏感信息自适应多重过滤模型原型系统，用以验证项目研究成果的可用性。项目研究成果将为大数据处理探索一种新的途径；为舆情监控、商业智能、辅助决策等应用系统开发提供技术支持。