大数据、人工智能，技术真的能阻挡黑产脚步吗？

但情感词典存在着一定弊端。词典把所有常用词都打上了唯一分数，有许多不足之处：一是，不带情感色彩的停用词会影响文本情感打分;二是，由于中文的博大精深，词性的多变成为了影响模型准确度的重要原因。再有就是，同一个词在不同的语境下可以是代表完全相反的情感意义。

尤其是在中介言论识别方面，是否能够准确的对漏洞的大小进行衡量，是平台的核心。

在反欺诈和平台舆情风险管理方面，我们ZRobot有非常多的尝试。我们从丰富的舆情来源，包括网络上面的涉黑论坛、黑产、中介信息进行了文本分析、语音分析，能够为客户提供像风险预警、漏洞纰漏以及防控建议。我们对情感分析也做了大量的研究。

我们也通过机器学习的方式在这方面有了大量的尝试，通过这个方式可以判断中介的一些言论，关联到他对这个中介表达出来的风险漏洞到底有多大，做出精准的评判。

最后，我们还换了一个角度去看社交网络数据，通过全局的观点对整体网络做了一个评判。这也是我们目前自创的一个技术，叫做漫网技术。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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