文本中敏感词识别，常规的方法是关键词识别和算法规则。
算法规则也叫规则引擎，主要就是表达式的集合，这种方式识别准确率会提高很多。但垃圾内容升级进化速度太快，复杂字符重组、特殊符号等让常规审核方法也束手无策。比如简单的裸聊二字，在垃圾内容里有非常多的演变：
文本反垃圾技术除了要识别出垃圾文本，另一方面不能还把正常内容也判定成垃圾信息，举个比较污的例子：
我们说的「口交」一词通过常规审核肯定是认定为垃圾内容，但当它出现在「港口交通」、「串口交接线」这样的语境里却是正常内容，很容易造成误判。
那如何高效识别这种复杂语义下的垃圾文本呢？这时候我们就要依托语义分析来处理辨别。语义分析是依托深度学习技术和大数据技术，机器从亿级垃圾特征库中提取和不断添加新特征，通过反复学习更有用特征，来达到对复杂语义钟垃圾内容的精确判定。
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