涉政内容广泛关联着政治人物与政治事件等多方面信息。在互联网传播的复杂环境下，部分政治人物或事件由于其敏感性，直接呈现可能引发一系列问题，故而需采用更为适宜、审慎的呈现方式。在此背景下，涉政识别系统的构建就显得尤为关键，它对于维护互联网内容生态的健康有序发展具有不可忽视的现实意义。涉政识别的范畴极为广泛，全面覆盖涉政视频、文本、文字等多种内容形式。本文将着重对涉政文本识别系统的运行逻辑展开深入探讨。
需明确界定，本文所提及的 “文本”，专指在互联网环境中用于记录和存储文字信息的载体，并不包含图像、声音及视频等非文字类信息形式。常见的文本格式有 txt、doc 等类型，它们在互联网信息传播中承载着大量文字内容。
涉政文本识别系统的工作机制主要包含以下两种方式：
关键词识别判定：在各类文本中，普遍存在能够精准表征其核心内容的关键词。涉政文本识别系统会预先精心设定一系列与政治人物、事件紧密相关的关键词。当待检测文本中出现这些预设关键词时，系统便会即刻触发识别预警机制，同时迅速对该文本的发布流程实施阻断操作。但该方法存在一定局限性，它高度依赖大规模数据支撑。因为若仅依赖固定关键词设定，部分用户可能会通过拆解、变形、谐音替代等多种手段来规避关键词检测。例如，将敏感关键词拆分成几个普通词汇组合使用，或者利用同音字、形似字来替代，从而导致识别系统失效，这无疑给内容监管工作带来了极大挑战。
文本比对技术：首先，对需识别的文本格式、大小等参数设定统一标准值，将符合标准的文本存储于涉政系统的文本库中。当网络中出现新发布的文本时，系统会自动将其与文本库中的数据进行细致比对分析。在比对过程中，系统会从文本的结构、语义、词汇搭配等多维度进行考量。一旦检测到涉政文本，系统迅速启动拦截提示功能，向相关监管人员发出警报，或者直接对敏感内容进行替换处理，通过严谨的流程以此达成涉政文本的精准识别。
目前，涉政文本识别技术主要依托大数据、深度学习及云计算检测系统得以实现。这些先进系统具备强大的自学习能力，能够在网络空间中广泛收集海量数据。通过对这些数据的深度挖掘与分析，持续优化自身对涉政内容的识别精准度与效率。例如，深度学习算法能够从大量涉政与非涉政文本中学习特征模式，不断提升对复杂涉政内容的识别能力，从而为相关领域提供更为优质、高效的服务。匠数科技推出了一个网络不良内容识别API云平台，叫ZenSoo AI开放平台。这个平台依靠匠数的人工智能还有丰富的AI业务场景，能给合作的伙伴提供视觉技术、自然语言处理、知识图谱这些AI核心技术，让做内容的公司变得更聪明，一起建立起开放共享的智慧业务生态。
