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在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)海量的信息文本中含有許多垃圾文本，這些文本的廣泛散布影響了人們正常社交。為此提出一種垃圾文本過濾模型。通過BERT模型提取文本的句編碼，采用B- Feature方法對句編碼進(jìn)行特征構(gòu)造，并根據(jù)文本與所得特征之間的聯(lián)系進(jìn)一步將該特征構(gòu)造為特征矩陣，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對特征矩陣進(jìn)行處理檢測出垃圾文本并進(jìn)行過濾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在長、中、短文本數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率較 TFIDF-BP模型分別提高7.8%、3.8%和11.7%，在中、短文本數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率較樸素貝葉斯模型分別提高2.1%和13.7%，能有效對垃圾文本進(jìn)行分類和過濾。
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