我的目标是能够检测计算机生成的旋转内容。以下是一些旋转文本的示例:
“作为广告组织的一种时尚艺术,你将以你原有的技能和技术能力,协助拍卖客户的农作物和/或武装部队进入他们的目标市场。”
“真正的苹果iphone应用商店肯定是一个非常珍贵的有用应用程序的住所。”
基本上,计算机已经用不同的同义词取代了单词,试图使内容避免剽窃检测。我的目标是建立一个系统,可以检测到这些乱七八糟的文字。有什么办法可以做到这一点呢?
发布于 2016-10-12 13:53:07
您想要做的是做一个ngram 语言模型。ngram语言模型是对语言中出现的词对的统计表示,用于机器翻译、情感分析和分类任务,例如预测电影评论是正的还是负的。您的分类任务将是每句话是否是旋转内容。
像朴素贝叶斯(在NLTK实施)这样的分类模型可以帮助你解决问题。在训练中,它建立了一个语言模型,然后使用该模型进行预测。为了训练模型,你将需要你的旋转内容的例子和一堆常规的英语文本。你拥有的越多越好!所有文档(您可以将每个句子视为文档)都应该被标记,以指示它们是否是旋转的内容。
这是一个英语语料库的列表,为您提供非旋转文本。
更复杂的模型可能工作得更好,你可以很容易地将它们并排比较。我喜欢用科学工具来学习这类东西。
https://stackoverflow.com/questions/39982726
复制相似问题