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文档简介

用于图书馆标签的敏感词过滤子系统的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义图书馆作为一个开放的公共场所，提供着丰富多彩的知识和信息资源，为读者提供了广泛的学术交流和学习服务。基于对读者的体验和服务质量的提高，图书馆需要对其提供的资源进行分类和标记，以方便读者查找和使用所需的资源。其中，图书馆标签是指为图书馆馆藏的图书进行分类、标注或者注释的一种方式。通过对图书进行标签分类，可以使读者快速精准地找到目标图书，并且充分利用图书馆的信息资源。但是，在对资源进行标记时，一些敏感词汇和不合适的标签也会出现，这可能会产生一些不良的影响，例如投诉等，对于图书馆提供的服务质量也会产生负面影响。因此，建立一套敏感词过滤的图书馆标签子系统，可以快速有效地识别和过滤敏感词和不合适的标签，保证图书馆提供的服务质量和读者的体验，具有重要的现实意义。二、研究内容和方法本文针对图书馆标签过滤中存在的敏感词问题，提出了一种基于文本分类技术和机器学习算法的过滤方法，并设计了一个针对图书馆标签的敏感词过滤子系统。具体来说，本文的研究内容主要包括以下几个方面：1.敏感词汇的收集和预处理。通过对图书馆标签收集和归纳，识别并提取出其中的敏感词汇，并对这些敏感词进行预处理，例如中文分词、词性标注等。2.特征选取和模型训练。根据收集的数据，选择合适的特征表示方式，并利用机器学习算法进行模型训练，生成一个分类器，以便识别和过滤文本中的敏感词和不合适的标签。3.系统实现和测试。通过设计和实现一个具有交互界面的敏感词过滤子系统，测试系统的效率和准确率，并与其他常见的敏感词过滤方法进行对比分析。本文采用的主要方法包括：Python编程技术、机器学习算法及相应的Python库（如scikit-learn、pandas等）、中文分词、词性标注等自然语言处理技术等。三、预期结果本文的预期结果包括以下几个方面：1.敏感词汇的收集和预处理。完成对图书馆标签中的敏感词汇的收集、预处理及特征表示方式的选择。2.训练得到合适的分类器。通过机器学习算法训练得到适合图书馆标签的敏感词分类器，以达到较高的敏感词过滤准确率。3.实现一个针对图书馆标签的敏感词过滤子系统。采用Python编程技术实现一个具有交互界面的过滤子系统，能够对输入的标签文本进行敏感词过滤，并输出过滤后的标签。四、研究的意义和贡献本研究主要针对图书馆标签中存在的敏感词汇进行过滤，具有以下几点意义和贡献：1.保证了图书馆提供的服务质量。通过过滤掉敏感词汇和不合适的标签，能够保证图书馆提供的服务质量和读者的体验。2.提高了图书馆管理效率。通过采用机器学习算法和自然语言处理技术，能够快速有效地过滤出敏感词和不合适的标签，提高图书馆管理效率。3.实现了一个针对图书馆标签的敏感词过滤子系统。设计和实现了一个具有交互界面的过滤子系统，能够对输入的标签文

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