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類似于對于輸入的文本內(nèi)容進行敏感詞審核，想知道華為的敏感詞庫是怎么維護的？都有哪些敏感詞，是不是會自學習？ 另外是否可以對這個詞庫進行擴充？
count = 0; //初始化敏感詞長度 } } else { //不存在 now = sensitiveWordMap;//重新獲取敏感詞庫 if (count
原因5：郵件沒有進到收件箱有時郵件沒有被打開，很可能是由于郵件中包含敏感關鍵詞，被反垃圾系統(tǒng)標示未垃圾郵件，sendsaas平臺內(nèi)置數(shù)10萬敏感詞庫，能自動判斷郵件內(nèi)容是否包含敏感詞，并給出改進意見，大大提高進收件箱比例和打開率，原因6：沒有打開郵件的動力最后是第五點失誤，也是最大的失誤
/ 中國/ 科學/ 學院/ 科學院/ 中國科學院/ 計算/ 計算所/ ，/ 后/ 在/ 日本/ 京都/ 大學/ 日本京都大學/ 深造 Process finished with exit code 0 添加自定義詞典 開發(fā)者可以指定自己自定義的詞典，以便包含jieba詞庫里沒有的詞
分詞原理： 簡單來說，jieba庫是通過中文詞庫的方式來識別分詞的。它首先利用一個中文詞庫，通過詞庫計算漢字之間構成詞語的關聯(lián)概率，所以通過計算漢字之間的概率，就可以形成分詞的結果。
1、什么是pkuseg pkuseg 是由北京大學語言計算與機器學習研究組研制推出的一套全新的中文分詞工具包。github地址： https://github.com/lancopku/pkuseg-python 2、特點 多領域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具，此工具包同時致力于為不同領域的數(shù)據(jù)提供個性化的預訓練模型
該API屬于CSS服務，描述: 該接口用于刪除自定義詞庫。接口URL: "/v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/poisson_words"
3、敏感關鍵詞庫 對于一個站點而言，無論是論壇還是獨立博客，它都需要過濾一些違禁關鍵詞，特別是博客評論的內(nèi)容，否則很可能被監(jiān)管機構查封與搜索引擎降權，這往往得不償失。
我們的音頻敏感詞定位使用深度學習 和深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術，所以從神經(jīng)網(wǎng)絡開 始介紹。神經(jīng)網(wǎng)絡最早也是模擬生物學對 大腦的研究。有一個諾貝爾生物學獎成果： 一個神經(jīng)元的細胞只能處理、理解大圖片的一角，而不是完整的大圖片，很多神經(jīng) 元分層連接組成了現(xiàn)在叫做特征的神經(jīng)網(wǎng) 絡。
問題：內(nèi)容審核的默認詞庫及策略包括什么內(nèi)容？依據(jù)是什么？場景：對于一些基層行政單位如社區(qū)等客戶，他們想使用內(nèi)容審核接入已有系統(tǒng)，但自己并沒有成套的需要屏蔽的內(nèi)容。
搞不懂，為啥現(xiàn)在的敏感詞限制的這么死。這是什么敏感詞我都沒搞懂
該API屬于CSS服務，描述: 該接口用于創(chuàng)建Poisson詞庫,該詞庫的名字可在泊松分詞器的配置項poisson_synonyms_dict_paths、poisson_dict_paths、poisson_stopword_dict_paths中使用。
創(chuàng)建關鍵詞庫時，還可以分的比較細致，比如核心關鍵詞庫、熱門關鍵詞庫、冷門關鍵詞庫、長尾關鍵詞庫等等。 作者：茹萊神獸 原文：https://www.woshiyy.cn/1407.html
該API屬于CSS服務，描述: 該接口用于查詢自定義詞庫的加載狀態(tài)。接口URL: "/v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/poisson_words"
操作步驟 1、進入elasticsearch的plugin，進入ik。進入config。 2、在config下面建立以.dic為后綴的字典。在建立的時候一定要注意文本的報錯格式，請保存為utf-8格式的，其他格式不能使用。文件如果在
* <p> * <p> * <p> * 敏感詞過濾的DFA 算法 * <p> */ 123456789101112131415
問題：華為云的關鍵詞提取功能支持自定義詞庫嗎？
study的中文，居然也是敏感詞balance工作和生活，翻譯成中文也是敏感詞。下面這個“提交”翻譯成英文，也是敏感詞我是沒搞懂，他們哪里敏感了？
該API屬于CSS服務，描述: 該接口用于加載存放于OBS的自定義詞庫。接口URL: "/v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/thesaurus"
該API屬于CSS服務，描述: 該接口用于刪除自定義詞庫。接口URL: "/v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/thesaurus"
