一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法

网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结构和表达上表现出的篇幅短、结构不完整、文字口语化等特性,将该类文本表示成基于向量空间模型的文本矩阵,并根据网络敏感话题具有先验知识和态度倾向性等特点,提出了基于倾向性词典的特征提取方法,可有效提高网络敏感话题识别的正确率,最后通过实验验证了这一改进的有效性,证实了本文的研究价值。     

网络社会现代治理的挑战与对策

信息技术的迅猛发展形成了空前繁荣的网络社会,释放了社会交互中蕴含的巨大生产力。同时,网络社会中出现的电信诈骗、隐私泄漏、网络公害、算法歧视等问题,对社会秩序与安全带来了新的挑战。为寻找网络社会治理途径,推动国家治理现代化建设,文章首先在用户身份治理、网络行为治理和算法治理3个典型场景下分析网络社会中遇到的新问题,及其对经济、社会与安全造成的风险,并对问题治理中所遇到的关键挑战进行剖析,进而从芯片、系统和算法3个层面提出网络社会现代治理的技术对策。