通过语义-音位协同机制检测含同音异义词的冒犯性语言

《Expert Systems with Applications》：Homophone-Aware Offensive Language Detection via Semantic-Phonetic Collaboration

中文网络评论中同音替换攻击性语言检测方法，提出双分支多模态学习框架，通过语义与拼音特征交互训练及对比学习机制，有效识别隐含攻击内容，并在COLD、SWSR数据集上验证，F1值提升6.3%，计算资源消耗降低超60%。

　　随着互联网的迅速发展，中文在线平台上出现了越来越多的隐晦和加密表达方式，这给攻击性语言的检测带来了前所未有的挑战。尤其是在社交媒体环境中，用户常常利用同音字来规避关键词过滤系统，使得传统的检测方法难以应对。因此，如何在保持检测效果的同时，提高模型对这类隐晦攻击性内容的识别能力，成为当前研究的重点。本文提出了一种轻量级的双分支模型，该模型基于多视角学习框架，分别对文本语义和拼音发音进行编码，并通过动态跨模态对齐策略，提升模型对同音字干扰的鲁棒性。该模型不仅在检测性能上优于现有方法，还在推理延迟和内存使用方面有显著优化，适合在资源受限的场景下进行部署。

在中文网络环境中，攻击性语言的识别是一项复杂且重要的任务。近年来，虽然已有许多相关研究，但大多数方法仍然存在一定的局限性。一方面，基于语义的模型主要依赖于文本内容本身，缺乏对发音层面的分析，因此在面对同音字干扰时表现不佳。另一方面，虽然一些多模态或辅助增强模型引入了表情、语法或语音等补充信号，但这些模型往往将额外信息视为次要特征，未能实现语义和发音层面的深度整合。这种单一的处理方式使得模型在面对复杂、隐晦的攻击性表达时难以有效识别。

为了克服上述问题，本文提出了一种双分支模型，该模型通过多视角学习框架，将文本语义和拼音发音分别进行编码。具体而言，模型的语义分支负责提取文本的上下文信息，以捕捉潜在的攻击性内容；而拼音分支则专注于分析文本的发音特征，从而识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性表达。通过这种分离编码的策略，模型能够在不依赖传统关键词匹配的情况下，更有效地识别隐藏的攻击性语言。此外，模型还引入了一种双向对比学习机制，使得语义和发音两个模态之间能够相互对齐，进一步提升模型的鲁棒性。

在实验设计方面，本文采用了两个中文攻击性语言检测的基准数据集：COLD（Chinese Offensive Language Dataset）和 SWSR（Social Web Sentiment Recognition）。这两个数据集均通过添加不同级别的同音字干扰，模拟了真实场景中的攻击性语言逃避策略。实验结果表明，本文提出的模型在高噪声条件下，平均 F1 分数相较于现有方法提升了 6.3%，同时显著降低了推理延迟和内存使用，这表明模型在实际部署中具有较高的效率和可行性。此外，为了更好地验证模型的性能，本文还设计了一种噪声注入方法，该方法通过构建不同噪声水平的同音字替换数据集，实现了对模型鲁棒性和适应性的系统性评估。

本文的研究成果表明，通过将语义和发音两个模态进行有效融合，可以在一定程度上解决中文攻击性语言检测中的同音字问题。这种双分支模型不仅提高了检测的准确性，还增强了模型对各种干扰形式的抗性。此外，由于采用了轻量级的检测模块，如 TinyBERT 和深度卷积，模型在保持高性能的同时，也实现了较低的计算开销，使得其在资源受限的场景下具有较高的适用性。在实际应用中，这种模型可以被用于社交媒体平台的内容过滤，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。

本文的研究还发现，同音字在中文攻击性语言中的使用方式具有一定的规律性。例如，用户可能利用发音相似的字来替代敏感词汇，从而使得攻击性内容在表面上看起来是中性的。这种策略使得攻击性语言更加隐蔽，给检测系统带来了更大的挑战。因此，模型不仅需要能够识别文本中的攻击性内容，还需要具备对发音层面的分析能力，以识别那些通过同音字伪装的隐晦表达。此外，模型还需要能够在不同的噪声水平下保持较高的检测性能，以应对实际应用中可能遇到的各种干扰情况。

为了实现这一目标，本文提出了一种双向软标签对齐机制，该机制不仅考虑了语义层面的对齐，还引入了发音层面的对齐策略，使得两个模态之间能够相互修正。这种机制能够在噪声环境下，提高模型对攻击性内容的识别能力。此外，本文还设计了一种噪声注入方法，该方法通过构建不同噪声水平的同音字替换数据集，使得模型能够在更接近真实场景的条件下进行训练和测试。这种系统性评估方法能够更全面地反映模型在实际应用中的表现。

在实际应用中，这种双分支模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。同时，由于模型采用了轻量级的结构，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的适用性。此外，模型还具备较低的推理延迟和内存使用，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种模型不仅能够提高攻击性语言检测的准确性，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

本文的研究成果表明，通过将语义和发音两个模态进行有效融合，可以在一定程度上解决中文攻击性语言检测中的同音字问题。这种双分支模型不仅提高了检测的准确性，还增强了模型对各种干扰形式的抗性。此外，由于采用了轻量级的检测模块，如 TinyBERT 和深度卷积，模型在保持高性能的同时，也实现了较低的计算开销，使得其在资源受限的场景下具有较高的适用性。在实际应用中，这种模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。

在实验过程中，本文采用了两个中文攻击性语言检测的基准数据集：COLD（Chinese Offensive Language Dataset）和 SWSR（Social Web Sentiment Recognition）。这两个数据集均通过添加不同级别的同音字干扰，模拟了真实场景中的攻击性语言逃避策略。实验结果表明，本文提出的模型在高噪声条件下，平均 F1 分数相较于现有方法提升了 6.3%，同时显著降低了推理延迟和内存使用，这表明模型在实际部署中具有较高的效率和可行性。此外，为了更好地验证模型的性能，本文还设计了一种噪声注入方法，该方法通过构建不同噪声水平的同音字替换数据集，实现了对模型鲁棒性和适应性的系统性评估。

通过这些实验，本文验证了模型在面对同音字干扰时的有效性。实验结果表明，该模型在多个指标上均优于现有方法，包括准确率、精确率、召回率和 F1 分数。此外，模型的推理延迟和内存使用也得到了显著优化，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种双分支模型不仅能够提高攻击性语言检测的准确性，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

在实际应用中，这种双分支模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。同时，由于模型采用了轻量级的结构，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的适用性。此外，模型还具备较低的推理延迟和内存使用，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种模型不仅能够提高攻击性语言检测的准确性，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

本文的研究还发现，同音字在中文攻击性语言中的使用方式具有一定的规律性。例如，用户可能利用发音相似的字来替代敏感词汇，从而使得攻击性内容在表面上看起来是中性的。这种策略使得攻击性语言更加隐蔽，给检测系统带来了更大的挑战。因此，模型不仅需要能够识别文本中的攻击性内容，还需要具备对发音层面的分析能力，以识别那些通过同音字伪装的隐晦表达。此外，模型还需要能够在不同的噪声水平下保持较高的检测性能，以应对实际应用中可能遇到的各种干扰情况。

为了实现这一目标，本文提出了一种双向软标签对齐机制，该机制不仅考虑了语义层面的对齐，还引入了发音层面的对齐策略，使得两个模态之间能够相互修正。这种机制能够在噪声环境下，提高模型对攻击性内容的识别能力。此外，本文还设计了一种噪声注入方法，该方法通过构建不同噪声水平的同音字替换数据集，实现了对模型鲁棒性和适应性的系统性评估。

通过这些实验，本文验证了模型在面对同音字干扰时的有效性。实验结果表明，该模型在多个指标上均优于现有方法，包括准确率、精确率、召回率和 F1 分数。此外，模型的推理延迟和内存使用也得到了显著优化，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种双枝模型不仅能够提高攻击性语言检测的准确性，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

在实际应用中，这种双枝模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。同时，由于模型采用了轻量级的结构，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的适用性。此外，模型还具备较低的推理延迟和内存使用，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种模型不仅能够提高攻击性语言检测的准确性，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

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在实际应用中，这种双枝模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。同时，由于模型采用了轻量级的结构，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的适用性。此外，模型还具备较低的推理延迟和内存使用，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种模型不仅能够提高攻击性语言检测的准确性，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

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本文的研究成果表明，通过将语义和发音两个模态进行有效融合，可以在一定程度上解决中文攻击性语言检测中的同音字问题。这种双枝模型不仅提高了检测的准确性，还增强了模型对各种攻击形式的抗性。此外，由于采用了高效的检测模块，模型在保持高性能的同时，也实现了较低的计算开销，使得其在资源受限的场景下具有较高的适用性。在实际应用中，这种模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。

通过以上研究，本文提出了一种双枝模型，该模型在保持高检测性能的同时，实现了较低的计算开销，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的应用价值。此外，模型还具备较快的推理速度和较高的鲁棒性，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种模型不仅可以有效识别攻击性语言，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

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通过以上研究，本文提出了一种双枝模型，该模型在保持高检测性能的同时，实现了较低的计算开销，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的应用价值。此外，模型还具备较快的推理速度和较高的鲁棒性，这使得其更适合在实时部署的场景中使用。因此，这种模型不仅可以有效识别攻击性语言，还能够在实际应用中实现较高的效率和可行性。

本文的研究成果表明，通过将语义和发音两个模态进行有效融合，可以在一定程度上解决中文攻击性语言检测中的同音字问题。这种双枝模型不仅提高了检测的准确性，还增强了对各种攻击形式的抗性。此外，由于采用了高效的检测模块，模型在保持高性能的同时，也实现了较低的资源消耗，使得其在资源受限的场景下仍然具有较高的适用性。在实际应用中，这种模型可以被用于社交媒体平台的内容审核，以有效识别那些通过同音字伪装的隐晦攻击性语言。

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