本发明涉及一种基于自适应图神经网络的敏感文本检测方法及系统，方法包括：采集网络敏感文本，将敏感文本以及敏感文本的类型保存至数据库；解析敏感文本，过滤解析后的敏感文本，得到高质量敏感文本语料库；对语料库进行预处理，得到模型训练需要的敏感语句输入序列以及目标敏感类型序列；将敏感语句输入序列和目标敏感类型序列输入模型进行训练，训练后经过验证得到分类模型；将数据库中用于测试的文本信息输入分类模型，输出分类结果。本发明提出基于采用强化学习的自适应图神经网络，改模型基于图神经网络，能够很好的从敏感文本中提取有用特征，用强化学习来生成图，并输入图神经网络，提升文本分类的准确率。
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“基于自适应图神经网络的敏感文本检测方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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