传奇私服文本过滤

内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模版过滤技术和智能过滤技术等。

现阶段的内容过滤技术主要分为基于网关和基于代理两种，二者都不能解决的问题是对网络速度的负面影响。而且因为是串行处理，如果网关和代理出现故障都会使网络不通。目前过滤技术大多在网络处理的应用层实现，适应性和安全性较差。基于网络层的实现，最大的挑战有两个方面：首先，应用层分析技术必须全面，因为直接对网络包进行应用需要充分了解需要过滤的所有应用在网络层是如何实现的。其次，是实现兼容性，为实现与操作系统网络底层处理融合，需要充分了解操作系统网络实现机制，甚至替代部分功能，如何不影响操作系统的原有功能是相当困难的，

内容过滤核心技术包括分词技术、文本内容分类、关键字识别、变形关键字识别、锚文本分析等

1、分词技术

对文本内容过滤时需要进行特征项的提取。对于英文文本，一般是进行词汇的提取，由于词汇之间有天然的分隔符(空格)，所以特征项的提取比较容易。中文信息没有这个特点，所以必须采用中文分词技术，把没有词汇标示的中文句子，通过某种特殊的技术切分出词汇。现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法(机械分词方法)、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。基于字符串匹配的分词方法也称为基于词典的分词方法是目前二种分词方法中最快的。影响这种方法分词速度的因素主要有两点：词典的结构以及匹配算法。

2、文本内容分类

文本内容分类是一个广泛研究的课题，是通过文本分类的方法，把网页分为有害信息网页和普通信息网页。现有的文本分类方法有支持向量机(SVM)、决策树、 、等。这些分类的基本思路都是从文章中抽取出一些特征关键词，根据这些关键词在文章中的出现次数对文章进行向量化之后的分类。

3、关键字识别

对关键字词进行过滤，最理想的方法就是先对字串的词法、句法和语义信息进行分析，再根据句义进行取舍。但计算机对语法、语义的自动分析目前仍处于研究阶段，还不成熟。通常的做法是先人工做成一个含有需要过滤词汇的词典，再根据该词典对用户所发的信息进行检查，即在信息中逐个查找词典中的每一个词。如果找到，有两种方法处理：一是终止查寻，认为该留言不能发表;二是继续查找，直到找出文本中所有的关键词，然后计算该留言中关键词出现的频度，根据事先制定的规则，决定该信息能否通过发表。

4、变形关键字识别

为了逃避过滤，不法分子会故意将留言中的关键字进行适当变形后进行提交。关键字常用的变形方法有同音字法、拼音法、字词颠倒法、字词间加其它字符串、以及多种变形混用法等。

由于关键字特征被完全打乱，基本上找不到可以匹配的关键字。传奇私服文本过滤因此首先根据关键词识别的情况，就可以判断出属于此类问题。然后只要采用矩阵的转秩算法就可以将这段文字恢复回正常的顺序，最后再进行过滤。

5、锚文本分析

每一个超级链接都有一个描述文本即锚文本，这个文本反映了该网页与该链接所至网页的某种关系，是互联的关键所在。通过分析这个描述文本，就可以得到网页之间重要的关系。导向词是一组关键词，它们会引导搜索器按照一定顺序搜索网络。通过设置导向词以及对应的权值，锚文本中含有导向词的网页会被优先进行信息采集。权值的设定有根据经验手工设定和采用程序进行特征提取两种方法。

自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。

大数据语义智能分析平台(原）是北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发，针对大数据内容采编挖搜的综合需求，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的最新研究成果，先后历时近二十年的不断创新。平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容，，，,FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。

NLPIR大数据语义智能分析平台十三大功能：

NLPIR大数据语义智能分析平台客户端

精准采集：对境内外互联网海量信息实时精准采集，有主题采集（按照信息需求的主题采集）与站点采集两种模式（给定网址列表的站内定点采集功能）。

文档转化：对doc、excel、pdf与ppt等多种主流文档格式，进行文本信息转化，效率达到大数据处理的要求。

新词发现：从文本中挖掘出新词、新概念，用户可以用于专业词典的编撰，还可以进一步编辑标注，导入分词词典中，提高分词系统的准确度，并适应新的语言变化。

批量分词：对原始语料进行分词，自动识别人名地名机构名等未登录词，新词标注以及词性标注。并可在分析过程中，导入用户定义的词典。

语言统计：针对切分标注结果，系统可以自动地进行一元词频统计、二元词语转移概率统计。针对常用的术语，会自动给出相应的英文解释。

文本聚类：能够从大规模数据中自动分析出热点事件，并提供事件话题的关键特征描述。同时适用于长文本和短信、微博等短文本的热点分析。

文本分类：根据规则或训练的方法对大量文本进行分类，可用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等诸多方面。

摘要实体：对单篇或多篇文章，自动提炼出内容摘要，抽取人名、地名、机构名、时间及主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。

智能过滤：对文本内容的语义智能过滤审查，内置国内最全词库，智能识别多种变种：形变、音变、繁简等多种变形，语义精准排歧。

情感分析：针对事先指定的分析对象，系统自动分析海量文档的情感倾向：情感极性及情感值测量，并在原文中给出正负面的得分和句子样例。

文档去重：快速准确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录，同时找出所有的重复记录。

全文检索：支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型，多字段的高效搜索，支持AND/OR/NOT以及NEAR邻近等查询语法，支持维语、藏语、蒙语、阿拉伯、韩语等多种少数民族语言的检索。

编码转换：自动识别内容的编码，并把编码统一转换为其他编码。

以上是推荐的中文分词工具，希望可以帮助到您，如有问题可以联系我，我将帮助解答！

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