《表5 实验文本敏感程度表》

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《基于决策树的敏感词变形体识别算法研究及应用》

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为了验证文本敏感信息过滤的可行性，本文抽取2 132篇文本进行编号，然后随机分成4个样本，每个样本含有533篇，将每个样本分给100个人，要求这100个人对文本中的敏感词进行识别统计并对文本的敏感程度进行判断，判断结果分为三类，并分别用不同的符号进行标记，敏感度最高类可表示为A，敏感度中等类可表示为B，无须处理类可表示为C。将100个人判断的每篇文本的敏感词个数取平均值，将100个人判断的文本类别取最多的类别作为最后的分类结果，如表5所示。