机器学习在青少年性教育中的应用研究

发布时间：2020-11-21 19:35

　　 为了让学生们能够在线上轻松地学习到科学全面系统的性知识,受线上"会话式学习"的新模式启发,本文整合有关性教育的教案资源、整理知识数据库,设计会话式的趣味学习模块,基于微信小程序,让用户在线上轻松获取全面系统的知识,从而全面高效地传播正确的性知识与性观念。为了给学生们提供一些相对专业的心理疏导,结合人工智能,给青少年一个倾诉和寻求帮助的对象,并为知识的授予方设计了一个"小莓人"的AI tutor形象。
【部分图文】：

互联网上的海量信息在很大程度上方便了机器的训练及自主学习，但是由于网络监控在法律制度和技术上的不完善，互联网中存在着大量的不良信息，尤其在性知识方面。网络上常常伴随一些色情暴力的信息，倘若没有一个过滤系统，不仅不利于青少年心理成长，甚至会起到反作用。为此，需要为小莓人设计一套伦理引擎，在信息上传至服务器和服务器获取回复之前，对传输的信息进行敏感词识别与过滤，如图1所示。这一功能将会利用DFA算法来实现[4]。所有的违禁词均由ASCII码组成的，而待过滤文本的本质也是ASCII码的集合。将这些ASCII码集合创建为敏感词库，利用DFA算法将敏感词库构建成类似一颗一颗的树。在识别敏感词时首先查询“色”字是否存在于词库中，如果不存在则证明以“色”开头的敏感词不存在。如果“色”字开头的敏感词存在，则依次识别“情”、“图”等字直到最后一个字，以此判断该词汇是否为敏感词。如果出现敏感词中填充无意义字符来混肴视听的情况(“例如色&&情”)，可以在对敏感词搜索时，做一个无意义词的过滤。当循环到这类无意义的字符时跳过，避免干扰，这样判断一个词是否为敏感词时就大大减少了检索的匹配范围。其流程如图2所示。

所有的违禁词均由ASCII码组成的，而待过滤文本的本质也是ASCII码的集合。将这些ASCII码集合创建为敏感词库，利用DFA算法将敏感词库构建成类似一颗一颗的树。在识别敏感词时首先查询“色”字是否存在于词库中，如果不存在则证明以“色”开头的敏感词不存在。如果“色”字开头的敏感词存在，则依次识别“情”、“图”等字直到最后一个字，以此判断该词汇是否为敏感词。如果出现敏感词中填充无意义字符来混肴视听的情况(“例如色&&情”)，可以在对敏感词搜索时，做一个无意义词的过滤。当循环到这类无意义的字符时跳过，避免干扰，这样判断一个词是否为敏感词时就大大减少了检索的匹配范围。其流程如图2所示。3.2 类人聊天算法
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本文编号：2893497