【摘 要】
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针对现有舆情监测系统对于未登录词的钝化问题，构建了一个基于BERT模型（bidirectional encoder representation from transformers,双向transformer的encoder）的半监督自更新的涉警敏感词语料库系统。首先借助训练出的BERT文本分类器进行敏感性评估，再借助NER方法、新词发现方法和必要的人工检验，获取用于训练的敏感语料以其的特征词。最
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
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针对现有舆情监测系统对于未登录词的钝化问题，构建了一个基于BERT模型（bidirectional encoder representation from transformers,双向transformer的encoder）的半监督自更新的涉警敏感词语料库系统。首先借助训练出的BERT文本分类器进行敏感性评估，再借助NER方法、新词发现方法和必要的人工检验，获取用于训练的敏感语料以其的特征词。最后，语料库基于朴素贝叶斯分类方法，设置了必要的精度检验和版本控制机制，形成了一个能够半自动更新的语料库系统。通过朴素贝叶斯再分类的校验表明，语料的区分度大，效果较好，分类结果具有应用价值。
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