基于短文本情感分析的敏感信息识别

李扬,潘泉,杨涛

(西北工业大学自动化学院,710072,西安)



基于短文本情感分析的敏感信息识别

李扬,潘泉,杨涛

(西北工业大学自动化学院,710072,西安)

针对现有的敏感信息识别是基于敏感关键词匹配方式判断的,准确度不是很高,且具有较高的误检率等问题,提出了敏感关键词与情感极性协同分析的敏感信息识别方法。在真实数据集上,利用监督学习的方式对微博的情感极性进行了度量,得到具体的情感极度,并将文本分为正情感极性和负情感极性两类。通过定义色情、暴力、违禁、邪教、反动等5大类2 639个敏感关键词和在数据集里面所呈现的Zipf分布特性,发现含有负情感极性的微博内容具有较高的敏感性,由此深入研究了敏感关键词对情感极性的动力因素,构建了含有情感极性因素的敏感度模型,提出了敏感信息的判别方法,敏感信息检测的准确率由传统方法的31.25%提高到了58.75%,召回率则由95%提升到96%,综合指标F值从47.0%提升到了72.3%。

社交网络;情感分析;敏感信息

近几年来,微博的出现和发展给信息发布、传播方式带来了巨大变革,以往大量的信息接受者一跃成为信息的发布者。数以亿计的微博用户每天发布大量微博,或记录生活,或表达看法,或仅仅宣泄一种情绪。网络环境复杂,如何有效识别色情、暴力等敏感信息的文本对构建和谐社会具有重要意义。当前微博敏感信息的识别及过滤多以敏感关键词进行,这种方式将所有含有敏感关键词的内容统统滤除,具有一定的局限性。……