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申请/专利权人：厦门众联世纪股份有限公司
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种多模态违禁词检测方法及系统，该方法包括：提取广告视频中的图像、语音以及文本数据，获取违禁词库中的各违禁词，获取文本数据的分词结果集合，构建违禁词库中各违禁词的各字符的多维字符‑词频向量，获取违禁词库中各违禁词内各字符的新的词汇的积极性判断函数、消极性判断函数，确定违禁词库中各违禁词的各字符的积极性指数、消极性指数，得到违禁词库中各违禁词的各字符的字符再确认特征指数，获取违禁词库中各违禁词在文本数据中的非违禁判定因数，结合神经网络模型完成广告视频中的多模态违禁词检测。本发明旨在提高违禁词检测的精度。
主权项：1.一种多模态违禁词检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：提取图像、语音中的文本数据，获取违禁词库中的各违禁词；将文本数据进行分词获取分词结果集合；根据违禁词库中各违禁词的各字符在分词结果集合中所构成新的词汇的个数，以及所述新的词汇在文本数据中的出现频率，得到违禁词库中各违禁词的各字符的多维字符-词频向量；基于所述新的词汇的情感特征确定所述新的词汇的积极性判断函数、消极性判断函数；基于所述积极性判断函数的函数值、所述消极性判断函数的函数值的分布确定违禁词库中各违禁词的各字符的积极性指数、消极性指数；基于所述新的词汇中违禁词、非违禁词的出现频率确定违禁词库中各违禁词的各字符的违禁特征因子；根据各字符的积极性指数与消极性指数的差异，结合所述违禁特征因子，得到违禁词库中各违禁词的各字符的字符再确认特征指数；根据违禁词库中各违禁词在文本数据中的上下文语意关系，结合所述字符再确认特征指数，得到违禁词库中各违禁词在文本数据中的非违禁判定因数；结合所述非违禁判定因数及神经网络模型完成文本数据中违禁词的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门众联世纪股份有限公司 一种多模态违禁词检测方法及系统
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