Die Verringerung der Falsch-Positiv-Rate erfordert eine Optimierung sowohl auf algorithmischer als auch auf operativer Ebene:
- kontextabhängigAnalyse des Kontexts in Verbindung mit NLP-Techniken, z. B. durch Ausschluss sensibler Wortkombinationen in Substantiven durch lexikalische Annotation (z. B. "Beijing" in "Peking University").
- Whitelisting-MechanismusErstellung einer Whitelist mit häufig falsch klassifizierten Wörtern (z. B. Markennamen, Ortsnamen), die für den Abgleich gegenüber dem sensiblen Lexikon bevorzugt werden.
- hierarchische FilterungStrenger Abgleich für Wörter mit hohem Risiko, wie z. B. politische Kategorien, und Erlauben eines teilweisen Zeichenabstands für Wörter mit geringem Risiko (wie z. B. das reguläre
色.{0,2}情).
Es wird empfohlen, die Protokolle über Justizirrtümer regelmäßig zu analysieren und den Thesaurus und die Regeln gezielt anzupassen, um ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit herzustellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSensitiv-Lexikon: ein ständig aktualisierter Thesaurus für chinesische sensible WörterDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Praktische Möglichkeiten zur Verbesserung der Falsch-Positiv-Rate bei der Filterung sensibler Wörter
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