5、在线聊天不良行为检测与数独求解新方法

在线聊天不良行为检测与数独求解新方法

1. 在线聊天中性掠夺行为检测

在当今数字化时代，在线聊天成为人们交流的重要方式，但其中也存在性掠夺行为的隐患。为了保障儿童在在线聊天室环境中的安全，研究人员提出了一种独特的检测算法。

1.1 上下文细节提取

该算法围绕检测对话上下文细节中的洞察信息展开。具体操作步骤如下：
- 借助单词的向量表示和定制化特征提取，获取整个对话的向量表示，即“对话特征向量”。
- “对话特征向量”由Word2Vec模型检测到的每个对话的上下文细节组成，再通过特征提取过程进行精心选择和聚合。
- 这些“对话特征向量”是分类模型的关键输入，分类模型以此判断对话是否包含掠夺行为。

为了实现这一目标，还需要对Inches和Crestani数据集中的原始标签进行解析。原始标签是掠夺性行标签，即每个对话中的每一行都被标记为掠夺性或非掠夺性。解析的最终目标是创建对话级别的标签，通过检查对话中是否存在掠夺性行来轻松实现。

1.2 分类系统分析

• 第一阶段分类器 ：线性判别分析（LDA）模型在第一阶段分类器中表现出色。判别函数$\delta_k(x_i)$的计算公式为：
  $\delta_k(x_i) = x_i\cdot\mu_k / \sigma^2 - \mu_k^2 / (2\sigma^2) + \log(\pi_k)$
  其中，$\mu_k$是组$k$的均值，$\sigma_k$是组$k$的方差，$\pi_k$是组$k$的先验类成员概率。LDA首先估计这些参数，然后将估计值代入公式，将观察值分配给$\de