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首页> 外文会议>Biennial Conference on Professional Knowledge Management; 20050410-13; Kaiserslautern(DE) >Integrated Approach to Detect Inconspicuous Contents
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Integrated Approach to Detect Inconspicuous Contents

机译：集成方法检测不明显的内容

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This paper describes an integrated approach for detecting inconspicuous contents in text. Inconspicuous contents can be an opinion or goal that may be disguised in some way to mislead automated methods but keeps a clear message for humans (e.g., terrorist sites). Our methodology hypothesizes that patterns that convey inconspicuous contents can be extracted, represented, generalized, and matched in unknown text. The proposed approach is meant to complement data-intensive methods (e.g. clustering). Data-intensive methods are fast but are susceptible to variations in frequency, do not discern meaning, and require a large corpus for training. Our approach relies on manual engineering for natural language interpretation and pattern extraction using no more than ten examples, but is sufficiently fast to complement a real-time application.
机译：本文介绍了一种用于检测文本中不明显内容的集成方法。不显眼的内容可能是一种意见或目标，可能会以某种方式掩饰以误导自动化方法，但对人类（例如恐怖分子场所）保持清晰的信息。我们的方法假设，可以在未知文本中提取，表示，概括和匹配传达不明显内容的模式。提出的方法旨在补充数据密集型方法（例如，聚类）。数据密集型方法速度很快，但是容易出现频率变化，无法辨别含义，并且需要大量的语料进行训练。我们的方法依赖于使用不超过十个示例的自然语言解释和模式提取的人工工程，但是该方法足够快以补充实时应用程序。

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