[发明专利]基于机器学习的游戏盗量监督方法和装置在审
| 申请号： | 201911201774.X | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110917626A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 许守明;陈国庆;谢强 | 申请（专利权）人： | 武汉极意网络科技有限公司 |
| 主分类号： | A63F13/70 | 分类号： | A63F13/70;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王宇杨 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖开发区大学*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于机器学习的游戏盗量监督方法和装置，该方法包括：搜集平台的用户行为中的内容数据，对内容数据进行解析获取信息内容；对信息内容进行分词和音译处理，得到每一分词的拼音；将每一名词分词的拼音输入恶意信息识别模型，输出与每一名词分词对应的恶意信息概率值，其中，恶意信息识别模型是基于名词分词的拼音样本数据和预先确定的恶意信息标签进行训练后得到的；对所有名词分词的恶意信息概率值求和，得到内容数据的恶意概率值；显示恶意概率值，以供监管人员决定内容数据的处置方式。本发明实施例提供的方法和装置，解决现有技术中的无法识别同音不同字的恶意信息的问题，提高了恶意信息的识别的全面程度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 游戏 监督 方法 装置 | ||
【主权项】：
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