面向社交媒体的中文文本毒性检测研究综述
Survey of Chinese toxic text detection in social media contexts
中国刑事警察学院 公安信息技术与情报学院, 沈阳 110854
摘要
随着社交媒体的快速发展，网络平台中涌现出大量带有歧视、辱骂、仇恨等毒性言论，对信息生态与社会秩序构成严重威胁。针对中文语境下文本毒性检测任务的发展现状，系统梳理了该领域的研究进展与关键技术。围绕任务定义、评估指标、数据资源、建模方法、典型应用与挑战展开评述，重点分析了规则匹配、特征工程、深度学习及预训练模型等方法路径，进一步讨论了多任务学习、跨语言迁移与大模型蒸馏等前沿方向。综合比较了不同方法的性能与适用性，总结了当前在数据匮乏、隐性表达、模型偏见与多模态建模方面的主要难点，并展望了未来研究的发展方向。相关研究为中文毒性检测任务的标准化建设与实际落地提供了理论基础与技术参考。
基金项目
公安部软科学项目(2023LL43)
辽宁省教育科学“十四五”规划项目(JG24DB479)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0173
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2026年第43卷 第1期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 11-22
文章编号: 1001-3695(2026)01-002-0011-12
发布历史
[2025-09-10] 优先出版
[2026-01-05] 印刷出版
引用本文
孙连毅, 许静文. 面向社交媒体的中文文本毒性检测研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (1): 11-22. (Sun Lianyi, Xu Jingwen. Survey of Chinese toxic text detection in social media contexts [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (1): 11-22. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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