基于自然语言处理的文本泄密自动检测技术

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涉密信息检测系统

涉密信息检测系统涉密信息检测系统是一种用于检测敏感信息的技术工具，主要用于防止机密文件和个人数据泄露。

涉密信息检测系统相当于一个过滤器，能够检测识别机密信息，如银行账号、密码、社会安全号码等，并帮助企业和机构采取针对性的措施，确保其中的敏感数据得到妥善保护。

涉密信息的泄露可能会对个人和组织造成极大的损失。

在过去的几年中，随着技术的不断发展，敏感数据泄露的情况越来越普遍。

因此，保护涉密信息已成为重要的任务。

涉密信息检测系统是一项旨在帮助企业和机构保护自身涉密数据的技术。

涉密信息检测系统的工作原理是会对敏感信息进行识别，然后采取相应的防护措施，以避免它的泄露。

通常来说，涉密信息检测系统包含以下几个重要的组成部分。

一、关键字检测关键字检测是用于检测一段文本中是否存在敏感词汇。

它可以搜索整个文档，也可以在文档的特定部分中搜索。

如果系统发现文档中存在敏感词汇，它就会将这些词汇的位置和数量记录下来，并提示用户。

二、正则表达式检测正则表达式检测是一种高度灵活的技术，它允许用户使用正则表达式语言来构建检测规则。

这种检测方式可以对整个文档进行检测，也可以只检测文档的特定部分。

通常情况下，正则表达式检测被用于检查复杂的密钥和密码模式。

三、数据挖掘检测数据挖掘检测是指搜索文档中的模式以及对这些模式进行识别和整理。

数据挖掘可以帮助系统找到不同的敏感数据类型并识别它们。

这种检测方式可以向企业和机构提供更详细的数据保护措施，保护数据不会被盗取或泄露。

四、自然语言处理检测自然语言处理检测是一种能够理解人类文字语言的检测方式。

通过提取文本的上下文含义，自然语言处理可以识别文档中的语义信息，并对其进行检查。

涉密信息检测系统的作用不仅仅是检测和识别涉密信息，还可以帮助组织采取更有效的保护措施。

根据不同的要求和需求，可以选择不同的检测方式，以确保检测到的敏感数据得到最佳的保护措施。

在使用涉密信息检测系统时，需要详细了解其功能和操作方式。

如何使用自然语言处理技术进行文本纠错与自动校对

如何使用自然语言处理技术进行文本纠错与自动校对在现代社会中，文本编辑和校对是非常重要的任务。

无论是在个人日常生活中的邮件、文档编写，还是在商务和学术界的报告和论文撰写，文本的纠错与自动校对都是确保信息传递和沟通准确性的关键因素。

随着自然语言处理（NLP）技术的发展，越来越多的工具和方法被引入来处理文本纠错和自动校对的任务。

本文将介绍如何使用自然语言处理技术进行文本纠错与自动校对。

首先，文本纠错是指通过一系列处理步骤来检测和纠正文本中的错误。

在NLP 领域里，最常见的文本纠错方法是基于统计和机器学习的方法。

这些方法通常采用大规模的语料库作为训练数据，并使用算法来建立一个模型，该模型可以在新的输入文本上进行纠错。

一个常用的文本纠错方法是基于语言模型的方法，即语法和语义模型。

这种方法通过比较输入文本与语料库中的文本模式来检测错误。

常见的错误包括拼写错误、语法错误和用法错误。

一旦检测到错误，可以使用相应的规则和算法进行纠正。

例如，可以使用规则来纠正拼写错误，或者使用统计方法来纠正语法错误。

除了基于语言模型的方法，还可以使用机器学习的方法来进行文本纠错。

这种方法需要大量的标注数据，并使用特征工程和机器学习算法来训练模型。

在训练完成后，可以使用该模型来检测和纠正新的输入文本中的错误。

另外，自动校对是指对文本进行自动审查和修改，以确保文本的准确性和一致性。

自动校对通常涉及语法检查、标点符号检查、格式检查和样式检查等任务。

语法检查是自动校对的重要组成部分，它可以识别和纠正文本中的语法错误。

这些错误包括主谓不一致、动词时态错误和冠词错误等。

语法检查通常通过使用语法规则和词法分析来实现。

例如，当一个句子中出现不符合语法的结构时，语法检查器可以给出相应的建议并纠正错误。

标点符号检查是自动校对的另一个关键任务。

它可以检测和纠正文本中的标点符号错误，例如缺少或多余的标点符号、标点符号使用不当等。

标点符号检查可以通过使用特定的规则和模式来实现。

基于自然语言处理技术的词法分析与自动纠错研究

基于自然语言处理技术的词法分析与自动纠错研究一、引言自然语言处理(natural language processing)是计算机科学领域中一项重要技术，它的目标是实现计算机能够理解和处理人类语言的能力。

其中，词法分析和自动纠错技术是自然语言处理的重要组成部分。

它们可以有效的增强自然语言处理系统的输入和输出质量，提高系统性能和用户体验。

本文将基于自然语言处理技术为主要研究对象，探讨词法分析和自动纠错的相关技术，以及它们在实际应用中的应用情况和未来发展方向。

二、词法分析技术1.定义词法分析(lexical analysis)，也称为单词扫描(tokenization)，是将文本拆分为词汇单元的过程。

在自然语言处理中，单词是语言的基本单元，词法分析可以将输入的文本转换成由词汇单元组成的序列，为后续的分析和处理提供基础。

2.核心技术词法分析技术的核心是构建单词识别器(tokenizer)，并对文本进行遍历扫描，识别出文本中的单词，并将单词转换成标准化的词条形式。

在单词识别的过程中，需要考虑词汇库的设计和构建，以及语言上下文的处理。

3.应用场景词法分析技术在很多应用领域都有重要的应用价值，例如文本分类、信息检索、语音识别等。

以信息检索为例，词法分析的应用可以提高查询和查找的准确性和效率，为用户提供更好的搜索体验。

三、自动纠错技术1.定义自动纠错技术是指通过自然语言处理技术，对用户输入的文本进行错误检测和自动修正的过程。

自动纠错技术的目的是减少用户的输入错误，提高用户输入的准确性和效率。

2.核心技术自动纠错技术主要涉及到词汇库和语言模型的构建、错误检测算法的设计和选用、错误纠正算法的设计和实现等核心技术。

在错误检测的过程中，需要考虑各种语言模式和规则，以及错误纠正的可能性和效果。

3.应用场景自动纠错技术在很多应用领域都有广泛的应用，例如在文本编辑、机器翻译、输入法等领域。

以输入法为例，自动纠错技术可以提高用户输入的准确性和效率，为用户提供更好的输入体验。

nlp 智能文本纠错模型 -回复

nlp 智能文本纠错模型-回复什么是nlp智能文本纠错模型？NLP智能文本纠错模型（Natural Language Processing Intelligent Text Correction Model）是一种基于自然语言处理技术的系统，旨在自动检测和修正文本中的语法、拼写和语义错误。

通过构建深度学习模型和利用大规模的语料库数据，这种模型能够从输入的文本中准确识别并纠正各种错误类型，提高文本的质量和可读性。

NLP智能文本纠错模型的基本原理是什么？这种模型一般包括两个主要组成部分：错误检测和错误修正。

错误检测实质上是一个二进制分类问题，模型需要判断每个单词或短语是否存在错误。

错误修正则是一个序列到序列问题，模型通过学习语言的上下文规则，预测应该如何修正错误的单词或短语。

其中，模型的输入是待校正的文本，输出是修正后的文本。

NLP智能文本纠错模型的训练过程是怎样的？首先，需要构建一个训练用的数据集，其中包含一系列正确文本及其对应的错误版本。

这些错误版本可以通过以下方式生成：人工引入拼写错误、语法错误、语义错误等，或者利用已有的错误文本数据集。

然后，利用这个数据集进行模型的训练。

一种常见的训练方法是使用循环神经网络（RNN）或者Transformer模型，通过最大化正确的文本与错误的文本之间的条件概率来训练模型。

NLP智能文本纠错模型的应用领域是哪些？智能文本纠错模型可以应用于各种文本处理场景，比如自动纠正电子邮件、社交媒体消息、研究论文等中的错误。

在教育领域，这种模型可以作为一种辅助工具，帮助学生纠正写作作业中的语法和拼写错误。

在自然语言处理系统中，智能文本纠错模型也是关键组件之一，可以帮助提升文本处理系统的性能。

NLP智能文本纠错模型存在的挑战和改进方向有哪些？虽然NLP智能文本纠错模型在一些任务上取得了很好的效果，但仍然存在一些挑战。

首先，不同语言之间的语法规则和错误类型存在差异，因此模型的泛化能力需要进一步改进。

自然语言处理在舆情监测中的应用

自然语言处理在舆情监测中的应用在当今信息爆炸的时代，舆情的产生和传播速度之快令人咋舌。

无论是社会热点事件、企业品牌形象，还是政府政策的推行，都可能在瞬间引发广泛的关注和讨论。

如何及时、准确地掌握舆情动态，了解公众的态度和情绪，对于决策制定、危机管理和社会稳定都具有至关重要的意义。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的出现，为舆情监测带来了新的思路和方法。

自然语言处理是一门融合了计算机科学、人工智能、语言学等多学科知识的领域，其目标是让计算机能够理解和处理人类自然语言。

在舆情监测中，NLP 技术主要通过文本分类、情感分析、主题提取、信息抽取等功能发挥作用。

文本分类是舆情监测的基础。

面对海量的文本数据，首先需要将其按照一定的标准进行分类，例如新闻、评论、社交媒体帖子等。

通过NLP 技术，可以利用机器学习算法对文本的特征进行提取和学习，从而实现自动分类。

这不仅大大提高了处理效率，还能够避免人工分类的主观性和误差。

情感分析则是了解公众态度的关键。

公众对于某一事件或话题的态度往往是正面、负面或中性的。

NLP 技术可以通过对文本中的词汇、语法结构等进行分析，判断其情感倾向。

例如，“太棒了”“非常满意”等表达通常被认为是正面情感，而“糟糕”“失望”等则表示负面情感。

通过情感分析，我们能够快速把握舆情的整体氛围，为进一步的应对措施提供依据。

主题提取有助于从纷繁复杂的文本中抓住核心要点。

在大量的舆情信息中，往往存在多个相关但又不同的主题。

NLP 技术可以利用词频统计、关键词提取等方法，找出最能代表文本内容的主题词或短语。

这使得我们能够清晰地了解舆情所围绕的主要议题，从而有针对性地进行分析和处理。

信息抽取则能够从文本中提取出关键的人物、地点、时间、事件等要素。

例如，在监测某一企业的舆情时，能够快速获取到涉及该企业的负面事件的具体情况，包括发生时间、地点、相关人员等。

这对于深入了解舆情的细节和发展脉络具有重要意义。

基于自然语言处理技术的跨语言信息检索研究

基于自然语言处理技术的跨语言信息检索研究一、前言随着全球化的发展和文化交流的日益频繁，跨语言信息检索成为信息科技领域的一项重要研究课题。

自然语言处理技术的定量化处理和自动化分析将会极大地促进跨语言信息检索研究的进展。

本文就基于自然语言处理技术的跨语言信息检索研究进行探讨。

二、自然语言处理技术在跨语言信息检索中的应用1、语言翻译技术语言翻译技术将文本从一种语言翻译为另一种语言，这为跨语言信息检索提供了技术保障。

此外，利用自然语言处理技术，更好地实现了语言翻译技术的自动化和定量化处理。

2、文本相似度匹配技术文本相似度匹配技术是利用自然语言处理技术更好地处理跨语言信息检索中的文本匹配问题。

在跨语言信息检索中，为了保证搜索结果的准确性，在文本匹配阶段需要对文本特征进行分析和提取，并利用文本相似度匹配技术进行匹配和排序。

三、基于自然语言处理技术的跨语言信息检索研究进展1、跨语言信息检索模型跨语言信息检索模型是通过对文本语言之间的异质性进行模型化，实现不同语言之间信息检索的技术。

基于自然语言处理技术，研究人员已经开发出一系列跨语言信息检索模型，为跨语言信息检索提供了广阔的研究空间。

2、跨语言信息检索中的语言选择问题跨语言信息检索中的语言选择问题是指，当使用者需要检索一种语言的信息时，如何选择用于查询翻译的目标语言。

针对这一问题，研究人员已经开发出一系列基于自然语言处理技术的语言选择算法，为跨语言信息检索中的语言选择问题提供了解决方案。

四、自然语言处理技术在跨语言信息检索中的应用案例1、文献库检索案例以医学论文库检索为例，研究人员使用了自然语言处理技术进行跨语言信息检索。

结果表明，在使用自然语言处理技术后，检索效果得到了显著提升。

2、跨语言交互式信息检索案例研究人员利用自然语言处理技术实现了跨语言交互式信息检索系统，该系统在跨语言检索效果和用户体验方面均得到广泛认可。

五、自然语言处理技术在跨语言信息检索中面临的挑战1、语言差异性问题不同语言之间存在差异，对自然语言处理技术提出了更高的要求。

大数据时代有效获取有价值信息的技术与防止数据泄密的方法

大数据时代有效获取有价值信息的技术与防止数据泄密的方法引言概述：在大数据时代，数据的价值变得愈发重要。

然而，有效获取有价值的信息以及防止数据泄密成为了亟待解决的问题。

本文将探讨在大数据时代中，有效获取有价值信息的技术以及防止数据泄密的方法。

正文内容：1. 有效获取有价值信息的技术1.1 数据挖掘技术数据挖掘技术通过分析大量数据，发现其中的模式、趋势和关联，从而提供有价值的信息。

其中包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等方法，可以匡助企业发现用户行为、市场趋势等有价值的信息。

1.2 自然语言处理技术自然语言处理技术可以对大量的文本数据进行分析和处理，从中提取实用的信息。

例如，通过文本分类和情感分析，可以匡助企业了解用户对产品或者服务的评价和反馈，从而改进产品和提升用户满意度。

1.3 机器学习技术机器学习技术可以通过对大量数据的学习和训练，自动发现其中的模式和规律，并做出相应的预测和决策。

例如，通过机器学习算法，可以对用户的购买行为进行预测，为企业提供精准的营销策略。

1.4 数据可视化技术数据可视化技术可以将大量的数据以图表、图象等形式进行展示，使得人们更容易理解和分析数据。

通过数据可视化，企业可以更直观地了解市场情况、用户行为等有价值的信息。

1.5 云计算技术云计算技术提供了强大的计算和存储能力，可以匡助企业高效地处理和分析大数据。

通过云计算，企业可以快速获取有价值的信息，并及时做出决策。

2. 防止数据泄密的方法2.1 数据加密数据加密是一种常用的防止数据泄密的方法，通过对数据进行加密，即使数据被盗取或者泄露，也无法解读其中的内容。

常见的数据加密算法包括AES、RSA 等，可以保护数据的安全性。

2.2 访问控制通过访问控制的方式，对数据的访问进行限制和授权。

惟独经过授权的人员才干访问和操作数据，从而减少数据泄密的风险。

访问控制可以通过身份验证、权限管理等方式实现。

2.3 数据备份和恢复及时进行数据备份可以防止数据丢失，同时也可以防止数据泄密。

内容安全检测模型

内容安全检测模型引言随着互联网的快速发展，用户在互联网上产生和分享的内容也越来越多。

然而，一些不良信息和违法内容也随之增加，给用户带来了很大的困扰。

为了保护用户免受不良信息的侵害，内容安全检测模型应运而生。

内容安全检测模型是一种通过使用机器学习和自然语言处理等技术，对互联网上的文本、图像、视频等内容进行自动化分析和判断，从中识别出可能存在的不良信息和违法内容。

本文将详细介绍内容安全检测模型的基本原理、常见算法以及应用场景。

基本原理数据收集与标注在构建内容安全检测模型之前，首先需要收集大量的训练数据，并对这些数据进行标注。

数据收集可以通过网络爬虫等方式获取互联网上的文本、图像和视频等内容。

标注则是指对这些数据进行人工分类和打标签，例如将文本分为正常文本、色情文本、恶意攻击文本等类别。

特征提取与表示在进行机器学习算法之前，需要将原始数据转换为可以被算法处理的特征向量。

对于文本数据，常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入等。

对于图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像的特征表示。

对于视频数据，则可以使用光流、关键帧提取等方法。

模型训练与优化在特征提取之后，可以选择适合的机器学习算法来构建内容安全检测模型。

常见的算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和深度学习等。

模型训练过程中，需要将标注好的数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集进行模型参数的学习和优化。

模型评估与调优在模型训练完成后，需要对其进行评估和调优，以保证其在实际应用中具有较高的准确率和召回率。

评估指标包括精确率、召回率、F1值等。

如果模型表现不佳，则需要通过调整超参数、增加样本数量等方式进行调优。

实时检测与处理构建好内容安全检测模型后，就可以将其应用于实际场景中，对用户产生和分享的内容进行实时检测和处理。

当用户上传文本、图像或视频等内容时，模型会自动对其进行分析，并给出相应的判断结果。

如果判断为不良信息或违法内容，则可以采取相应的措施，如删除、屏蔽或报警等。

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２０２１，ｏ．２Ｎｏ８计算机工程与设计ＣｍｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎ６００１Ｖ１，．３ｏｕｒｎｉｅｎｄｅｉｅｎｉａｇ
基于自然语言处理的文本泄密自动检测技术
王利鑫，耿焕同，孙凯，张茜（南京信息工程大学计算机与软件学院，江苏南京２ｏ４）１ｏ４
摘要：因文本信息泄密导致的危害越来越严重，传统的泄密检测还停留在人工查看，率低且易造成二次泄密。针对以但效
上问题，采用文本相似度自动比较和数据加密方法，出了一种基于自然语言处理的文本泄密自动检测技术。在实际应用提
ＷＡＮＧｉｉ，ＧＥａ — ｎ，ＳｉＺＮＧＱｉｎＬ－ｎｘＮＧＨｕｎｔｇＵＮＫａ，ＨＡａｏ
（ｃｏｌｆｏｕｅｄｏｔａ，Ｎｎｉｇｎｅｓｙｏｌｆｒ￣ｉｃｎｅｄｅｈｏｏｙＳｈｏｏＣｍｐｔａｆｒｒｎＳｗｅａｊｉｒｔｎｏｍｏＳｉｃｃｎｌｇ，Ｎａｊｇ１０４ｈａｎＵｖｉｆｎｅａＴｎｎｉ０４，Ｃｉ）ｉ２ｎｎ
肃酒泉人，硕士研究生，研究方向为人工智能。Ｅｍａ：ｗｌ２＠１３ｃｒ — ｉｌｘ１６．ｎｏ
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王利鑫，耿焕同，孙凯，等：基于自然语言处理的文本泄密自动检测技术
ｅｔｃｏ）ｘｒｔｎ，就是从Ｗｅａｉｂ页面中所包含的无结构化或者半结构化的信息中识别用户所感兴趣的信息数据，将其转化为结构并和语义更加清晰的数据格式。论文仍采用原先提出的一种基于视觉分块的Ｗｅ信息抽取方法，ｂ自动抽取相关网站的信息。在此基础上，对具体网页进行深层抽取，对某一具体又即网页的文本内容进行抽取。首先获得初次抽取的网页的网址集合，后分析某具体网页源文件，后采用基于正则表达式然最的方法自动将网页中的文本内容抽取出来，将此文本内容用作泄密检测的数据来源。
情况，更有甚者仅仅为涉密原文的某些语句。工作人员在检测时需逐段逐句的进行比较并定位疑似泄密信息，否则会出现漏检。三是安全性差，易造成二次泄密。由于人工检测需查看涉密文件，为信息的泄密多了一份可能与危险。针对以
ｄｔｃｏｓｍｅｉｎｄａｄｉｌｍｅｔｄＴｈｓｌｏｔｅｅｐｒｎｅｎｔｔｓｈｔｈｃｎｌｇｅｕｅｅｅｅｔｎｅｅｔｎｓｔｉｄｓｇｅｎｉｙｅｓｍｐｅｎｅ．ｅｅｕｔｆｈｘｅｉｒｍｅｔｍｏｓｒｅａｅｔｈｏｏｙｃｂｓｄｉｔｔｃｉｄａｔｔｅｎａｎｈｄｏｔｘｉｕｇｎｅｔｈｅｆａｕｅｏｐｉａｙｌｓｍａｕｌｎｅｖｎｉｎｅｃｅｃ，ｓｓｅｔｄｐｒｇａｈｐｓｔｎｎｎｄｓｎｅｔｖｌｅｃｗｉｄｈｔｅｔｒｆｒｃ，ｅｓｎａｉｔｒｅｔ，ｆｉｎｙｖｏｉｕｐｃｅａａｒｐｏｉｏｉｇａｏｏ．ｉＫｅｌＳｎｔｒｌａｇａｅｐｏｅｓｎ；ｔｘｉｌｅｃ；ｅｃｙｔｎｓｍｉｒｙｅａｎｔｎｉｆｒｔｎｅｔｃｉｎｙＷＯｄ：ａｕａｎｕｇｒｃｓｉｇｅｔｖｇｎｅｌｄｕｎｒｐｉ；ｉｌｉｘｍｉａｉ；ｎｏｍａｉｘｒｔｏａｔｏｏａｏ
０引言
信息的生产、储、取、享以及传播已越来越方便，存获共但
泄密部分可能是涉密原文的部分段落，是调整顺序的段落，或
或是调整语序的段落，是对某些段落的合并、充、缩等或扩压
ｍａｕｌｐｒｔｎｗｈｃｓｉｅｅｔｅａｄｅｓｌｅｄｔｅｏｄｒｉｕｇｎｅＡｉｄａｈｂｖｕｓｉｎ，ａａｔ — ｅｅｔｏｎａｅａｏ，ｏｉｉｈｉｎｆｃｉｎａｉｌａｏｓｃｎａｙｄｖｌｅｃ．ｖｙｍｅｔｔｅａｏｅｑｅｔｏｓｕｏｄｔｃｉｎ
检测相对容易，分泄密的检测则难度高、作量大。因是部工原
收稿日期：２１－８０；修订日期：２１—００。０００．５００１—６
基金项目：中国博士后科学基金项目（０８４１１）２００３１４；南京信息工程大学校科研基金项目（０７１３。２００１）作者简介：王利鑫（９５，男，江苏宜兴人，硕士研究生，研究方向为人工智能、文本处理；耿焕同（９３，男，安徽绩溪人，教授，１８一）１７一）ＣＣＦ会员，研究方向为人工智能、资料同化；孙凯（９６，男，江苏南京人，硕士研究生，研究方向为人工智能；张茜（９７，女，甘１８一）１８一）
ＡｂｔａｔＴｅｄｍａｅｃｕｅｙｔｘｉｕｇｎｅｉｅｔｇｍｏｅａｄｍｏｅｓｒｏｓｉｅｄｖｌｅｃｅｅｔｇｒｍａｅｌｖｌｆｓｒｃ：ｈａｇａｓｄｂｔｖｌｅｃｇｔｉｒｎｒｅｉｕｌｔｉｕｇｎｅｄｔｃｉｅｄｓｎｗｈｅｈｎｅｉｉｔｅｎｎｈｅｏ
与此同时，信息泄密随着信息化程度的提高而日益加剧。近
年来，级党政机关门户网站普及的同时，法披露国家秘密各非
信息事件呈上升趋势，泄密事件中所占比例也迅速攀升，在信息公开的同时导致了信息的泄密 … 在各种信息安全威胁所造。成的损失中，业和第一位。所以，息泄密检测己成为一项十分艰巨而重信
网络是巨大的数据库，时也是信息泄密的重要渠道，同从
ＩｅｔＩｔｎｔ获取信息，看其是否含有涉密信息。目ｎｍｅ或ｎａｅ上ｔｒ查前人们主要通过人为打开网页或下载相关文档进行逐一查阅，费时费力，率低。利用Ｗｅ息抽取技术嘲ｗｅｎｏｍａｏ效ｂ信（ｂｉｒｔｎｆｉ
中，因检测粒度过粗可能导致漏检，采用基于自然段落和语句的相似度检测方法，方便疑似段落和语句的自动定位，最后设
计并实现了一个文本泄密检测系统。实验结果表明，技术能很好地应用于涉密文本泄密的检测，有保密、工干预少、该具人效率高、似段落定位等特点。疑关键词：自然语言处理；文本泄密；加密；相似度检测；信息抽取
程度存在差异。泄密一般可分为全文与部分泄密。全文泄密
上问题，提出了一种基于自然语言处理的文本泄密自动检测
技术，验结果证明该方法是有效可行的。实
１相关技术
１ｗｅ．１ｂ信息抽取技术
ｅｅｙｔｏ．Ｉｒｃｉａｐｉａｉｎ，ｄｅｔｅｃａｓｅｓｏｄｔｃｉｎｔｅｅａｅｔｅｐｓｉｉｔｆｅｅｔｎｏｉｓｎＴｅｍｅｏｆｎｒｐｉｎｎｐｔｌｐｌｔｓｕｔｏｒｎｓｆｅｅｔ，ｈｒｒｏｓｂｌｏｄｔｃｉｍｓｉ．ｈｔｄｏａｃａｃｏｏｈｏｈｉｙｏｏｈｓｍｉｒｅｃｏａｅｎｎｔｒｌａａｒｐｄｓｎｅｃｓｉｕｅ，ｗｈｃａｉｔｔｏａｉｎｏｅｉｌｉｄｔｔｎｂｓｄｏａｕａｒｇａｈａｅｔｎｅｓｓｄａｔｅｉｙｐｎｉｈｆｃｌａｅｌｃｔｏｆｔｍ．Ｆｉａｌ，ａｔｘｉｕｇｎｅｉｈｎｌｙｔｄｖｌｅｃｅ