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设计文档.zip_敏感词_敏感词词库_舆情分析与监控_舆论监测

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简介:
本设计文档聚焦于构建高效敏感词词库,旨在提升舆情分析及舆论监控系统的准确性和实时性。 网页信息采集子系统包括两个主要部分:网页采集与网页过滤。 在网页采集环节,动态查找并实时分析新增的网页内容,并读取其中的回帖信息。 至于网页过滤,则是通过清洗模块去除广告、导航链接、图片及版权声明等无关数据。这个过程旨在萃取出关键的数据元素,包括但不限于标题、正文、链接地址、采集时间以及发帖人数和回复数量。 接下来,在预处理子系统中,会进行一系列文本审查工作:中文分词;识别名词实体与新词汇,并建立相应的数据库以记录各类字典信息及敏感词语列表。同时,该环节也负责监测舆情动态,特别是当回贴数或顶、支持等达到预先设定的标准时。 最后,在舆情分析子系统中,会汇总整个网站的监控数据并生成报告。

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    本设计文档聚焦于构建高效敏感词词库,旨在提升舆情分析及舆论监控系统的准确性和实时性。 网页信息采集子系统包括两个主要部分:网页采集与网页过滤。 在网页采集环节,动态查找并实时分析新增的网页内容,并读取其中的回帖信息。 至于网页过滤,则是通过清洗模块去除广告、导航链接、图片及版权声明等无关数据。这个过程旨在萃取出关键的数据元素,包括但不限于标题、正文、链接地址、采集时间以及发帖人数和回复数量。 接下来,在预处理子系统中,会进行一系列文本审查工作:中文分词;识别名词实体与新词汇,并建立相应的数据库以记录各类字典信息及敏感词语列表。同时,该环节也负责监测舆情动态,特别是当回贴数或顶、支持等达到预先设定的标准时。 最后,在舆情分析子系统中,会汇总整个网站的监控数据并生成报告。
  • (包含褒义贬义汇)及负面
    优质
    本词库集成了全面的情感色彩标注词汇表,涵盖正面与负面评价词语,尤其强调负面关键词汇,适用于深度舆情分析和情绪识别。 1. 包含敏感词库表统计 4038 条,带分类,Excel 格式 2. 中文褒、贬义词典 txt 格式
  • NLP典及中汇、停用
    优质
    本资源提供全面的NLP情感分析工具,包括正面和负面的情感词典、广泛覆盖的中文词汇表以及精准的敏感词和常用停用词列表。 三个情感词典(知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华大学李军中文褒贬义词典),包含了非常全面的中文词汇、敏感词以及停用词。
  • Java
    优质
    简介:本项目专注于使用Java技术进行文本中的敏感词检测与分析,旨在帮助开发者构建安全、合规的内容过滤系统。 选择一个文本段落件进行分析,并参考保存在sentive.txt文件中的敏感词汇列表(每个词占一行)。报告这些敏感词汇在所选文件中出现的次数。
  • JavaScript检
    优质
    本工具利用JavaScript编写,旨在实现在前端实时检测输入文本中是否存在敏感词汇,有效增强内容安全防护。 敏感词检测 testbadword.html 请确保文档内容不含任何敏感词汇,并进行必要的检查与修正。
  • 的SQL
    优质
    本SQL文件包含了构建和维护敏感词数据库所需的脚本及命令。它用于自动化管理敏感词汇表的更新与优化过程。 我整理了一份包含大约6900多条敏感词的SQL文件。
  • MySQL件中的
    优质
    本资源提供一个针对MySQL数据库中潜在违规或不适宜内容进行检测的敏感词库。该词库旨在帮助维护数据库内的信息安全与合规性,通过关键词匹配技术识别并管理敏感信息,确保数据安全和隐私保护。 请使用SQLyog 8.14 导入包含建表语句的MySQL SQL文件。
  • ——
    优质
    《中文情感分析——情感词汇库》旨在提供一个全面且结构化的中文情感词汇集合,用于支持文本挖掘和自然语言处理中的情感倾向性分析。 在情感词库中包括中文停用词(chineseStopWords),用于分词处理。它涵盖了程度级别词语、否定词以及正面情绪词汇与负面情绪词汇。 其中的停用词是指那些虽频繁出现但实际意义不大的词汇,例如“的”、“是”和“在”。去除这些无实质含义的词汇有助于减少噪音,并提高文本分析效率。当构建词袋模型或TF-IDF矩阵时,移除这类词语可以更准确地反映文档内容特征。 程度级别词语指的是表示强度变化的副词,比如“非常”、“极其”与“稍微”,它们在情感分析中非常重要,因为这些词汇能够增强或者减弱后续单词的情感色彩。正确识别并处理此类词汇有助于更加精确地评估文本的情绪倾向性。 否定词如“不”、“没”和“无”,同样对情绪分析具有关键作用。一个否定词可能会改变其后词语的积极或消极情感极性,例如,“不好”的表达是负面而非正面的情感色彩。因此,在进行情绪分析时正确处理这类词汇对于提升准确性至关重要。 此外,情绪词库中包含直接反映文本情感倾向性的词汇,如“好”、“快乐”与“坏”,这些词汇用于计算文档的整体情绪评分。结合程度级别词语和否定词一起使用,则可以更准确地捕捉到复杂的情绪变化情况。
  • 网页.zip
    优质
    本项目提供了一个用于识别和过滤不当内容或违规信息的网页敏感词检测工具。通过导入预设的敏感词汇库或自定义添加关键词,能够有效监控并净化网络环境中的不良信息。 Java 提供了多种检测用户文案是否包含敏感词的方法,并且每种方法的效率各不相同。总有一种适合你的需求。
  • Java进行
    优质
    本项目致力于使用Java语言开发高效的敏感词检测工具,旨在保障互联网环境下的信息安全与合规性。通过构建动态敏感词库和优化匹配算法,有效提升过滤速度及准确度,为用户提供安全可靠的内容审查解决方案。 敏感词监测提示位置报红,此包为后端方法。