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基于神经网络的敏感文档检测

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敏感信息检测是数据防泄漏领域的重要问题,而文本文档是承载敏感信息的主流载体.针对实际语境上下文变化导致文本敏感程度不同和训练样本较少的问题,论文提出了一种基于神经网络的敏感文档检测模型,在引入预训练动态词向量的基础上使用卷积神经网络对敏感文档以二分类的方式进行检测.由于敏感文档没有公开的数据集,使用维基解密的中文文本构造数据集进行实验,验证了论文提出改进的elmo-CNN模型的有效性和实用性,对于敏感检测产品落地具有一定参考价值.
Sensitive Document Detection Based on Neural Network

沈麒宁

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江苏科技大学 镇江 212000

神经网络 文本分类 elmo CNN

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.032

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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