[发明专利]异常文本的检测方法和装置

权利要求书

1.一种异常文本的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测文本，对待检测文本进行分词和语义分析，确定待检测文本中的异常词；

获取发布待检测文本的用户行为日志，根据用户行为日志确定用户行为的异常值；

计算待检测文本中的异常词在待检测文本中的重要性权值；

当用户行为的异常值大于预设的异常阈值，且异常词在待检测文本中的重要性权值大于预设的权值阈值时，确定待检测文本为异常文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待检测文本进行分词和语义分析，确定待检测文本中的异常词，包括：

对待检测文本进行基于字符串匹配的分词、基于语义理解的分词和基于语义统计的分词处理；

在预设的异常词库中进行匹配，确定待检测文本中存在的异常词。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取发布待检测文本的用户行为日志，根据用户行为日志确定用户行为的异常值，包括：

获取发布待检测文本的用户行为日志；

根据用户行为日志提取用户行为特征；

根据用户行为特征确定用户行为的异常值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算待检测文本中的异常词在待检测文本中的重要性权值，包括：

根据异常词在待检测文本中出现的频率确定异常词在待检测文本中的重要性权值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户行为特征包括用户通信量和用户通信时间；

根据用户行为特征确定用户行为的异常值，包括：

分别确定用户通信量和用户通信时间的异常值；

根据用户通信量和用户通信时间的异常值，综合确定用户行为的异常值。

6.一种异常文本的检测装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于对获取的待检测文本进行分词和语义分析，确定待检测文本中的异常词；

第二确定模块，用于获取发布待检测文本的用户行为日志，根据用户行为日志确定用户行为的异常值；

计算模块，用于计算待检测文本中的异常词在待检测文本中的重要性权值；

第三确定模块，用于当用户行为的异常值大于预设的异常阈值，且异常词在待检测文本中的重要性权值大于预设的权值阈值时，确定待检测文本为异常文本。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

分词模块，用于对待检测文本进行基于字符串匹配的分词、基于语义理解的分词和基于语义统计的分词处理；

所述第一确定模块，用户将分词模块分词处理后的分词在预设的异常词库中进行匹配，确定待检测文本中存在的异常词。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于获取发布待检测文本的用户行为日志，根据用户行为日志提取用户行为特征；

所述第二确定模块，用于根据提取模块得到的用户行为特征确定用户行为的异常值。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块，用于根据异常词在待检测文本中出现的频率确定异常词在待检测文本中的重要性权值。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用户行为特征包括用户通信量和用户通信时间；

所述第二确定模块，用于分别确定用户通信量和用户通信时间的异常值，根据用户通信量和用户通信时间的异常值，综合确定用户行为的异常值。