公开(公告)号：CN109902223B

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN201910032064.2

申请日：2019-01-14

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 黄龙涛 ,  马婷 ,  虎嵩林 ,  韩冀中

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出了一种基于多模态信息特征的不良内容过滤方法，将文本集划分为训练集与测试集，将分词结果和关键词输入到分类算法，提取文本特征，训练分类器；将训练好的分类器用于预测测试集，得到文本分类结果；将文本集和关键词集转为图像数据，将数据图像集与文本集相对应，划分为对应的训练集与测试集，进行相似度计算，得到相似度最大值集合以及最大值对应的关键词集合，如果该关键词集合的关键词满足阈值约束，则匹配成功，则该关键词为相似度最大值对应的关键词，作为图像分类结果；对比文本分类结果与图像分类结果，根据判别条件得到最终的类别预测结果，以过滤该不良内容。

公开(公告)号：CN109902223A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910032064.2

申请日：2019-01-14

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 黄龙涛 ,  马婷 ,  虎嵩林 ,  韩冀中

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出了一种基于多模态信息特征的不良内容过滤方法，将本文集划分为训练集与测试集，将分词结果和关键词输入到分类算法，提取文本特征，训练分类器；将训练好的分类器用于预测测试集，得到文本分类结果；将文本集和关键词集转为图像数据，将数据图像集与文本集相对应，划分为对应的训练集与测试集，进行相似度计算，得到相似度最大值集合以及最大值对应的关键词集合，如果该关键词集合的关键词满足阈值约束，则匹配成功，则该关键词为相似度最大值对应的关键词，作为图像分类结果；对比文本分类结果与图像分类结果，根据判别条件得到最终的类别预测结果，以过滤该不良内容。