中文敏感词变形体识别技术的研究与应用

"这篇论文研究了面向中文敏感词变形体的识别方法，旨在解决网络信息中敏感词，特别是其变形体的检测问题。通过分析汉字的结构和语音特性，提出了结合拼音、简称和拆分三种敏感词变形体的识别算法，包括基于易混拼音分组的敏感词识别算法（SPGR）、字符串简称识别算法（SNR）以及基于KMP的汉字拆分识别算法（WS-KMP）。这些算法提高了敏感词审查的准确性和效率。实验结果显示，该方法在识别中文敏感词变形体时表现出高查全率和查准率。该研究受国家“973”计划和国家自然科学基金资助，涉及的关键技术有变形体识别、敏感词识别、编辑距离和KMP算法。" 在当前的网络环境中，由于信息传播速度快，监管难度大，尤其是涉及到敏感词汇的监控，成为了一个亟待解决的技术挑战。这篇论文聚焦于中文敏感词变形体的识别，这是由于中文词汇的丰富性和多变性，使得敏感词可以通过拼音变化、简称或者拆分等方式进行规避，从而逃避常规的审查系统。研究者通过对汉字的音形义特征进行深入分析，提出了一个综合性的识别策略。 首先，他们设计了基于易混拼音分组的敏感词识别算法（SPGR），利用汉语拼音的相似性，将易混淆的拼音归类，提高了对拼音变形体的识别能力。这种方法能有效应对那些通过改变拼音部分来隐藏真实含义的敏感词。 其次，字符串简称识别算法（SNR）则针对词汇的缩写形式。在网络语言中，很多敏感词会被简化为简称或缩写，此算法能够识别这些简化的形式，防止敏感信息的漏检。 最后，基于KMP（Knuth-Morris-Pratt）的汉字拆分识别算法（WS-KMP）用于处理敏感词的拆分现象。KMP算法是一种经典的字符串匹配算法，可以快速定位目标字符串在源字符串中的位置。在该研究中，它被用来识别那些被拆分的敏感词，即使它们被插入其他字符，也能有效地进行检测。 通过结合这三种算法，该方法显著提高了敏感词变形体的识别效果，实验表明其具有较高的查全率和查准率，意味着在大量文本中，不仅能找出大部分敏感词变形体，而且误报率相对较低，这对于网络信息的监控和管理具有重要的实际应用价值。这种方法的实施，不仅提升了信息过滤的精确度，也为未来的敏感词识别技术提供了新的研究思路和工具。