典型文献
网络新闻敏感信息识别与风险分级方法研究
文献摘要：
[目的/意义]正确处理网络新闻带来的安全风险是保障互联网信息安全的关键.当前网络敏感信息研究主要基于网络评论语境,识别过滤以关键词形式出现的不良信息,对敏感信息的敏感程度不能进行精细计算.[方法/过程]针对现有方法的缺陷,文章从网络新闻敏感信息的语义内涵出发,通过传统敏感词方法识别出新闻中的敏感信息,然后将BERT模型方法和语义分析方法相结合衡量新闻的敏感程度,进而评估新闻的风险水平.[结果/结论]实验表明,文章实现了网络新闻敏感信息识别和敏感程度计算,能够根据计算结果对新闻进行风险分级,提出有针对性的风险处理策略,对于有效应对网络新闻带来的安全隐患具有积极意义.
文献关键词：
敏感信息识别;BERT;词库构建;语义依存分析;文本风险分级
中图分类号：
作者姓名：
李瀛;王冠楠
作者机构：
大连理工大学经济管理学院,辽宁 大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]李瀛;王冠楠-.网络新闻敏感信息识别与风险分级方法研究)[J].情报理论与实践,2022(04):105-112
A类：
敏感信息识别,文本风险分级
B类：
网络新闻,新闻敏感,分级方法,正确处理,互联网信息,信息研究,网络评论,论语,别过,词形,不良信息,敏感程度,语义内涵,敏感词,方法识别,BERT,模型方法,语义分析,风险水平,风险处理,处理策略,词库构建,语义依存分析
AB值：
0.307561
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