典型文献
基于Keras深度学习框架的恶意评论检测系统
文献摘要：
恶意评论伴随着互联网应用的发展而滋长，对其有效检测是洁净网络环境，促进互联网健康发展的前提。本文利用python爬虫抓取知乎有争议性的话题评论，采用Keras深度学习框架下的LSTM模型建立二分类器，对抓取的问题评论进行分类，并构建了一个恶意评论检测模型。该模型通过使用循环神经网络有效提取文本中的语句信息，并判断评论是否属于恶意评论，同时利用PyQt5设计GUI程序，实现恶意评论数据可视化。
文献关键词：
Keras;LSTM;恶意评论;PyQt5;Word2vec
中图分类号：
作者姓名：
刘素贞
作者机构：
星宸科技股份有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]刘素贞-.基于Keras深度学习框架的恶意评论检测系统)[J].计算机产品与流通,2022(06):78-80
A类：
B类：
Keras,深度学习框架,恶意评论,互联网应用,滋长,有效检测,洁净,网络环境,python,爬虫,抓取,知乎,争议性,二分类,分类器,检测模型,循环神经网络,有效提取,语句,PyQt5,GUI,评论数据,数据可视化,Word2vec
AB值：
0.416419
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