發(fā)布時間：2023-04-25 03:39

　　近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和普及,我國加快了信息化發(fā)展的進(jìn)程,步入了大數(shù)據(jù)時代。以互聯(lián)網(wǎng)為依托所進(jìn)行的各種經(jīng)濟(jì)活動形成的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)成為市場經(jīng)濟(jì)不可或缺的組成部分,而其中市場規(guī)模高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)廣告也逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè)。如今,互聯(lián)網(wǎng)充斥著形式各樣的廣告信息,其中包含大量會侵害用戶權(quán)益、影響用戶體驗的違法廣告。我國互聯(lián)網(wǎng)廣告行政監(jiān)管部門正致力于構(gòu)建完善的監(jiān)管體系,以保障互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)健康發(fā)展。然而,由于多方面因素的影響,目前的監(jiān)管體系發(fā)展仍無法匹配高速增長的市場規(guī)模,其中違法廣告智能監(jiān)管技術(shù)的滯后、智能化檢測和分析水平不高是關(guān)鍵的技術(shù)原因。同時,缺少違法廣告數(shù)據(jù)集也導(dǎo)致相關(guān)研究無法深入開展。因此,本文采集大量互聯(lián)網(wǎng)廣告,并由法律專業(yè)人士參與,結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建高質(zhì)量違法廣告數(shù)據(jù)集。并基于數(shù)據(jù)集,研究用于挖掘違法廣告熱點內(nèi)容和主題分布的主題模型,以及用于準(zhǔn)確識別違法廣告所違反法條的關(guān)聯(lián)識別模型,為實現(xiàn)監(jiān)管體系從采集-識別-追責(zé)的全流程智能化提供技術(shù)支持。具體貢獻(xiàn)如下:首先,針對目前相關(guān)研究領(lǐng)域缺少可用數(shù)據(jù)集的問題,通過多種方式采集互聯(lián)網(wǎng)廣告數(shù)據(jù),并有法律專業(yè)人士參與數(shù)據(jù)集構(gòu)...

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 互聯(lián)網(wǎng)廣告發(fā)展簡介
        1.1.2 互聯(lián)網(wǎng)廣告中存在的問題
    1.2 相關(guān)技術(shù)及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 文本分布式的表示方式
        1.2.2 短文本分類模型
        1.2.3 短文本主題挖掘的主題模型
    1.3 本文工作和章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第二章 數(shù)據(jù)集構(gòu)建及預(yù)處理分析
    2.1 廣告文本數(shù)據(jù)采集與清洗
    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        2.2.1 新詞挖掘和文本分詞
        2.2.2 廣告詞匯語義消歧
        2.2.3 廣告文本分類與識別
        2.2.4 違法廣告數(shù)據(jù)集標(biāo)注與描述
    2.3 廣告數(shù)據(jù)集統(tǒng)計分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 違法廣告主題挖掘模型構(gòu)建與分析
    3.1 研究背景與問題描述
    3.2 基于Lattice-LSTM的廣告領(lǐng)域命名實體識別
        3.2.1 命名實體識別模型
        3.2.2 命名實體識別效果評估
    3.3 違法廣告主題挖掘Lead LDA模型構(gòu)建
        3.3.1 Lead LDA模型概述
        3.3.2 違法廣告關(guān)鍵詞提取
        3.3.3 Lead LDA主題模型構(gòu)建
    3.4 Lead LDA模型實驗評估與違法廣告主題挖掘
        3.4.1 實驗評估準(zhǔn)則
        3.4.2 Lead LDA模型評估
        3.4.3 基于Lead LDA的違法廣告主題挖掘
    3.5 本章小結(jié)
第四章 違法廣告與違反法條的關(guān)聯(lián)識別
    4.1 研究背景與問題描述
    4.2 基于Lead LDA模型的多特征融合廣告法條關(guān)聯(lián)識別
        4.2.1 多特征融合關(guān)聯(lián)識別模型概述
        4.2.2 基于Lead LDA的多特征融合關(guān)聯(lián)識別模型構(gòu)建
        4.2.3 多特征融合過程
    4.3 基于IAD-Net模型的廣告法條關(guān)聯(lián)識別
        4.3.1 IAD-Net模型概述
        4.3.2 注意力機制簡介
        4.3.3 IAD-Net模型構(gòu)建
    4.4 廣告法條關(guān)聯(lián)識別模型實驗評估
        4.4.1 基準(zhǔn)模型對比實驗分析
        4.4.2 IAD-Net模型結(jié)構(gòu)分析
        4.4.3 IAD-Net實例分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 本文研究展望
參考文獻(xiàn)
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本文編號：3800627