面向网络文章的质量检测模型

来源：计算机应用与软件杂志2024年第12期北京时间：

作者：王凯楠, 林欣欣, 王薇

摘要：互联网中存在大量良莠不齐的文章，严重破坏网络生态，为构建绿色网络空间，网络文章质量检测是一项重要且崭新的工作。基于腾讯数据集，从文章组织特征、书写特征和语义特征三个维度对文章质量检测展开研究，构建了组织子网、特征子网和文本子网三个子网络，扩展了三种注意力模式和四种Transformer模式，其中采用CNN+BiGRU、Attention+ACNN、Transformer模型Ⅰ使三个子网络的分类准确率分别达到80.6%、87%和92.9%，并使三个子网的组合模型OFT模型框架的分类准确率达到93.3%。此外，针对文本数据采用两种方式获取BERT词向量，最终OFT的准确率达到94.2%。实验结果表明，该模型效果优于现有模型。

关键词：内容质量检测, 四种Transformer模式, 三种注意力模式, OFT模型框架